开源的gpt模型代码是？在哪获取大量的数据集和计算资源？如何对开源的gpt模型二次开发和优化？

开源的 GPT 模型代码可以在 GitHub 上找到，大量的数据集可以在 Kaggle、UCI Machine Learning Repository 等网站上获取，计算资源可以通过云计算平台如 AWS、Azure 等租用。对开源的 GPT 模型进行二次开发和优化可以通过调整模型结构、调整超参数、增加训练数据等方式进行。

相关问题

GPT3是基于什么开源模型开发的

GPT-3是基于GPT-2模型开发的，而GPT-2又是基于GPT模型开发的。GPT模型是由OpenAI（Open Artificial Intelligence）开发的，使用了Transformer模型架构，并使用了无监督学习技术，通过大量数据的训练来生成自然语言文本。GPT-2是在GPT模型的基础上进行了改进，增加了更多的参数和更大的训练数据，使其在自然语言生成方面的表现更加出色。而GPT-3则是在GPT-2的基础上进行了进一步的优化和改进，增加了更多的参数和更大的训练数据，使其在自然语言生成方面的表现达到了前所未有的高度。

gpt 开源模型有哪些

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的语言生成模型，目前有以下几种开源模型：

1. GPT-2：由OpenAI开发的预训练语言模型，拥有1.5B参数量的大规模生成模型。

2. GPT-3：由OpenAI开发的预训练语言模型，拥有175B参数量的超大规模生成模型。

3. GPT-Neo：由EleutherAI开发的预训练语言模型，拥有1.3B、2.7B、13B参数量的模型。

4. GPT-J：由EleutherAI开发的预训练语言模型，拥有6B参数量的生成模型。

5. GShard：由Google Brain开发的分布式训练框架，可用于训练大规模的GPT模型。

6. Pegasus：由Google Research开发的基于GPT-2的预训练语言模型，主要用于生成文本摘要。

7. T5：由Google Research开发的基于Transformer架构的多任务语言模型，可用于文本生成、问答、翻译等多种任务。