感谢您在茫茫网海进入到我们的网站，今天有幸能与您分享关于ChatGPT训练数据截止日期，训练数据特点的有关知识，本文内容较多，还望您本事心浏览，我们的知识点均来自于互联网的搜集整理，不一定完全准确，希望您谨慎辨别信息的真实性，我们就开始介绍ChatGPT训练数据截止日期，训练数据特点的相关知识点。

ChatGPT训练数据截止日期，训练数据特点

人工智能技术的快速发展引发了全球范围内的广泛关注。在人工智能技术的诸多利用领域中，自然语言处理（NLP）得到了更多的重视。而ChatGPT作为OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，其训练数据的截止日期和训练数据特点成为人们关注的热门话题。

我们来了解一下ChatGPT的训练数据截止日期。ChatGPT的训练数据截止日期是2021年9月之前的数据。换句话说，其训练数据覆盖了过去的数据，但不包括2021年9月以后的信息。这一截止日期的设定是为了保证训练数据的时效性和准确性，使ChatGPT能够更好地理解和回答用户提出的问题。

我们来了解一下ChatGPT的训练数据特点。ChatGPT的训练数据主要包括了大量的文本对话数据，这些数据来源于互联网上的各种对话记录、论坛帖子、聊天记录等。这些对话数据涵盖了广泛的主题和领域，包括科学、技术、文化、文娱等方面的内容。通过对这些对话数据的学习，ChatGPT能够学习到区别领域的知识和语言表达方式，从而在回答用户的问题时具有更好的适应性和准确性。

ChatGPT的训练数据中还包括了一些修改和过滤，以确保模型生成的回答符合公共准则和道德规范。在模型训练进程中，OpenAI团队还通过人工审核和对抗攻击来提高模型的质量和安全性。这些措施旨在减少模型的偏见和毛病回答，并避免生成具有攻击性或有害的内容。

虽然ChatGPT的训练数据经过精心选择和处理，但模型依然存在一些限制和局限性。由于训练数据的特点，可能会致使ChatGPT在某些情况下生成不符合实际情况的回答或误导性的信息。由于模型的训练数据主要来自英文语料，所以在处理其他语言的问题时可能会存在一定的局限性。在使用ChatGPT时，用户需要谨慎对待模型的回答，并结合其他信息进行判断和分析。

ChatGPT的训练数据截止日期是2021年9月之前的数据，其训练数据特点包括大量的对话数据和广泛的主题覆盖。OpenAI团队为了提高模型的质量和安全性，对训练数据进行了修改和过滤，并采取了一系列措施来减少模型的偏见和毛病回答。用户在使用ChatGPT时仍需注意模型的局限性，并结合其他信息进行综合判断。随着技术的不断发展，ChatGPT及其训练数据将会进一步完善和更新，为用户提供更加准确和全面的自然语言处理服务。

ChatGPT训练数据截止日期，训练数据特点

看不到以后的内容由于chatgpt40是建立在年前的数据集上训练的，缺少对未来信息的了解，所以只能看到年之前的内容但是chatgpt40作为目前最早进最完备的大范围无监督通用语言模型，依然可以通过大范围语料库和算法的更新，不断更新本身的知识和能力，为未来提供更好的智能服务

不是的由于ChatGPT⑷0是一个基于年的数据进行训练的模型，可以预测并生成较为准确和流畅的文本内容，但是在使用进程中也需要实时更新、调剂数据集，以契合当前时间的语境

所以ChatGPT⑷0其实不仅限于年的内容，它可以再当前的数据范围内生成最好的答案，同时也需要对数据集进行实时更新和优化，以使得模型更准确、更全面地回答问题

训练数据和测试数据

第一步，测试基础：

测试基础是软件测试最最最重要的部份，只要你是做测试，不论是甚么测试，测试的基础、理论知识都是一定要学会的。大概就包括：测试计划编写、设计测试用例、编写测试报告、编写BUG报告单、跟踪BUG修复情况、还需要良好的沟通能力、和各种测试阶段所使用的测试方法、单元测试、功能测试、集成测试、系统测试等。

推荐去北京尚学堂学习测试语言技术，1796节课时，全程项目实战化，他家的线上品牌是百战程序员，做的也不错，上班族可以斟酌线上学习，工作学习俩不耽误，我一朋友就是他家毕业的，现在薪资2w多了。

第二步：学习脚本语言

如：python语言,固然python 是一门相对简单的计算机语言，斟酌长远发展，需要了解C语言或java。都说C语言最难，但是用得确切也多。

第三步：学习软件测试工具

学习软件测试工具其实不难，只是需要我们去系统的学习。比如性能测试工具loadrunner，自动化测试工具selenium、Appium,接口测试Jmeter、Postman等。虽然说工具不是万能的但是工具能为我们提高工作效力，所以一定要得会熟练的使用。最关键的一点，是要结合项目具体去操作，实践出真知，理论知识在实际项目中才能得到巩固。

第四步：计算机硬件知识

做过性能测试的都知道在性能测试进程中硬件性能也是一个非常重要的指标、CPU、内存、IO、带宽等等、如果你是做硬件测试的。那末就更不用说了。交换机、路由器、防火墙这些装备都需要有所了解。

第五步：数据库测试

MySQL数据库

MySQL简介、命令行工具和数据管理、MySQL数据查询（条件、分组、聚合函数、排序、分页、连接查询、自关联、子查询）、内置函数、项目练习、数据分表、Python操作MySQL。

Redis数据库

Redis简介、客户端和服务器、数据类型(string、hash、list、set、zset）、各种数据类型操作、Python操作Redis、主从、集群。

第六步：项目实战

最好参与真实项目的测试工作，积累真实项目的测试经验。

通用技能上：1.基本计算机知识（操作系统，数据库，通讯协议原理，熟习最少一门编程语言）2.基本软件测试知识（各种测试理论，测试方法论，测试用例编写，缺点界定标准，软件质量评估）3.简单项目管理知识产品、系统认知：1.熟习所测产品功能，能够将产品文档内描写的UC转化成TC，这个最最基本2.熟习所测产品的一些隐藏需求或功能（业务上的进阶能力）打个比方，支付公司上一种新的支付渠道，熟习业务的测试人员应当可以预感到这次升级可能会对前段界面、系统账务、各类报表等各个模块造成影响，从而一并纳入测试范畴。要知道，很多时候，即使是接入这些渠道的产品经理，也不一定会在Prd或UC中对这些可见影响项逐一列出，这需要经验和责任心。性情上：1.有牛皮糖属性的为佳，越“不要脸”越好测试工程师，在很多公司，和研发是有业务上对峙属性的（虽然从宏观角度上来讲，都是为了提高软件质量服务）。测试工程师提交的BUG越多，意味着研发工程师工作质量越差，需要返工的工作量也越大，乃至会影响绩效，所以测试工程师有时候很容易得罪研发部门。一个可以相对坚持原则（比如3级BUG以上一定要改），又能拉下脸和不愉快的研发工程师保持较好关系的测试工程师，会对项目质量起到很关键作用。说到底，又能做事（发现BUG并催促修改），又会做人（该进的不让，该退的绝对给面子，最大化消除部门间矛盾）的测试工程师，是十分难得的。2.有想入非非属性的为佳这个只可意会，不好言传的。在我带过的团队里，的确有那种奇葩……常常会用使人匪夷所思的方式找出BUG，这是天赋。3.会“偷懒”的为佳这里的偷懒不是指上班发微博聊天混日子，而是能够利用已知资源对枯燥乏味的测试工作进行优化的同学。说个实例：我之前公司曾上过一个“授信”项目，做过金融类项目的同学大家都知道。授信项目的测试用例真可以说是相当变态，随着账期、滞纳金率、手续费率、利息率、本金、还款情况的区别，可以衍生出非常多的用例，同时每一个用例进行编写时，都要仔细根据规则计算预期结果的资金状态，非常费力。咱部门一个小伙子，头一天晚上拿了PRD，第二天晚上就利用Excel写了一个固定某些账期下区别情况下的各项资金计算工具(有一些小BUG，无伤大雅)……大大减少了兄弟们按计算器的工作时间。这类“懒”员工，你是领导你喜欢不？事情没完，在实际测试的进程中，我们发现一旦研发修改了BUG，会引发其他用例的大崩溃（这类项目真悲剧，牵一发动全身），每次版本升级我们都不能不进行全面的回归测试。太坑爹了，这不是要命么？聪明的测试同事们又想偷懒了，他们在数据库端写了一个数据匹配工具，每次新跑用例就拿正确的（已保存）数据文件自动去比对新产生的文件，自动返回比对结果。兄弟们不再用每次回归都一行行打SQL去查数据了，棒极了。在研发修改BUG之余，他们自己写了一套存储进程，可以实现数据的自动回归和增量备份，不再用每次把所有数据擦光从第一个交易日跑起了，棒极了！说了那末多，其实就一句话：干一行，爱一行。

对抗训练大数据

减少王者光荣对抗路段数的缘由是为了提高游戏的匹配效力和公平性。

王者光荣是一款非常受欢迎的手游，有很多玩家在游戏中进行对抗，为了让游戏更公平，游戏开发团队根据玩家的游戏等级和胜率调剂，并下降对抗路段数，从而下降玩家的匹配时间，提高匹配效力。

下降对抗路段数也能够避免区别段位之间的匹配，更加公平地竞技。

下降了由于游戏开发商通过数据分析发现，玩家在对抗模式下的游戏体验和游戏乐趣将随着对抗路段数的增加而逐步下降。

目前游戏开发商在不断的优化游戏体验，下降对抗路段数是其中的一项改变，还会根据玩家反馈和数据分析继续优化游戏，让游戏体验更加流畅、乐趣更加丰富。

除对抗路段数下降外，游戏开发商还将优化玩家匹配系统、地图设计和英雄平衡等方面，让游戏更加公平、公正、有趣，给玩家们带来更好的游戏体验。

下降了由于随着游戏的发展，玩家对游戏的寻求也有所改变，除竞技性强的匹配赛以外，愈来愈多的玩家开始重视游戏的乐趣和多样性，因此游戏厂商为了满足玩家的需求，下降了对抗路段数，让玩家可以更加自由地选择自己喜欢的游戏模式。

王者光荣还加入了更多的游戏模式和玩法，以满足玩家的需求和兴趣，如峡谷之巅、五人团战、大乱斗等，这些游戏模式的加入使得玩家可以更加愉快地顽耍，并且不会感到单调乏味。

由于各种分路计算段的方法是历史战力最高前5的英雄加起来的总战力，致使对抗路掉段的缘由是由于你对抗路战力前5的英雄可以可以打辅助，然后打了几把辅助以后系统就默许归到辅助分路上去了，只要拿这个英雄坚持打边路对抗路分段就可以回

训练数据特点

需要同时对包括训练数据和测试数据的数据框调用 get_dummies ，可以确保训练集和测试集中分类变量的表示方式相同。 使用 scikit-learn 的 OnehotEncoder，指定哪些变量是连续的，哪些变量是离散的。也能够将数据框中的数值列转换为字符串。 特点分箱将其划分为多个特点，可让线性模型在连续的数据上更强大。 对特定的数据集，如果有充分的理由使用线性模型——比如数据集很大，维度很高，但有些特点与输出关系是非线性的——那末分箱是提高建模能力的好方法。 加入原始特点： 只有一个 x 特点，所以只有一个斜率。由于斜率在所有箱子中是相同的，所以它仿佛不是很有用添加交互特点或乘积特点，用来表示数据点所在箱子和数据点在 x 轴上的位置。这个特点是箱子唆使符与原始特点的乘积。 波士顿房价数据集 大部份模型都在每一个特点大致遵守高斯散布时表现最好，也就是说，每一个特点的直方图应当具有类似于熟习的“钟形曲线”的形状。 处理整数计数数据时，计数数据指类似“用户 A 多长时间登陆一次”，计数不可能取负值，并且遵守特定的统计模式。 数据散布的不对称性变小，也不再有非常大的异常值 怎么判断每一个特点的作用有多大： 计算每一个特点和目标值之间的关系会不会存在统计显著性，然后选择具有最高置信度的特点。对分类问题通常是 f_classif (默许值)，对回归问题通常是 f_regressioni，然后基于测试中肯定的 p 值来选择一种舍弃特点的方法。 用于特点选择的监督模型不需要与用于终究监督建模的模型相同，特点选择模型需要为每一个特点提供某种重要性度量，以便用这个度量对特点进行排序。决策树和基于决策树的模型提供了 feature_importances_ 属性，可以直接编码每一个特点的重要性。线性模型系数的绝对值也能够用于表示特点重要性。 在迭代特点选择中，将会构建一系列模型，每一个模型都使用区别数量的特点。 递归特点消除（RFE）： 从所有特点开始构建模型，并根据模型舍弃最不重要的特点，然后使用除舍弃特点以外的所有特点来构建一个新模型，如此继续，指点剩下预设数量的特点。 1、使用 POSIX 时间特点和随机森林组合，效果不佳，其缘由是测试集 POSIX 时间特点的值超越了训练集特点取值的范围。 树和随机森林没法外推到训练集以外的特点范围。 2、使用一天内的时间和一周的星期几3、使用线性模型预测，我们用整数编码一周的星期几和一天内的时间，被解释为连续变量。因此需要使用 OneHotEncoder 编码，解释为分类变量，使用 PolynomialFeatures 进行特点组合，让模型为星期几和时刻的每种组合学到一个系数。

如何训练数据

这个是讲AI的artificial neural network时候用的。 例如说你要做一个AND logic。在你建立了一个artificial neural network以后，它是一个没有任何功能的空白network。这时候候你需要training data来train你的network。这个时候的training data，就是已准备好的，正确的AND logic的input跟output，让这个artificial neural network来学习这个input和output的关系从而模仿AND logic(Hence artificial intelligence)。 在train好了以后，你要确认你的network时候符合你的training data的要求，你就选一组testing data(比training data数量要少很多，可以是training data的一部份)，来test你的network是不是是真的被train好了。一般不能到达100%正确，根据情况，一半90%以上，例如95%就不错了。这里就是为了证明你train的这个network，是针对你的training set是有用的。 至于validation data。你的training data sample，在统计学里，是在你的global population里选出来的，它不一定100%反应你的global population的特性。所以你要在global population里，另外再选一组validation data，来validate你之前通过test的network。也就是为了确认，你这个network，不是只对你的training data有用，而是对global population都有用的。 我是在海外上的大学，大四的时候学过这个。嘿嘿。 补充： 你说的这些我没学过。

不过我猜想training data应当跟我所学的artificial neural network的有类似。多半是你的system或model，需要学习你所研究东西的behaviour。所以你用一组之前所得到的正确的data，里面包括所有相应的input跟output，来train你的system或model。（感觉说来讲去或者在说AI跟artificial neural network，嘿嘿）补充二我说反了吗？两年前学的，不太记得了。问问老师或查查书吧。

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