毫无疑问，利用经过一万亿个单词预先训练的生成模型。最好的部分是使用REST API针对某些特定场景使用标记数据个性化生成模型。此外，微调模型的超参数以最大限度地提高输出的准确性。使用一些经过验证的快捷功能为 API 提供实例并实现最相关的结果。
Codex——从自然语言描述生成代码
Codex 是 OpenAI 开发的大型语言模型。它是一种 GPT （生成式预训练）模型，经过大量代码和自然语言数据的训练。而且，考虑到它所训练的数据量巨大，它可以用多种编程语言编写代码，例如Javascript、C++、Python等。
坚持它为技术密集型组织带来的价值，这是一次巨大的飞跃，有可能改变整个软件工程。此外，它还可用于构建新的人工智能驱动的代码分析和调试工具。
9.）Claude V1——ChatGPT 目前的竞争对手
您听说过 Anthropic Claude 吗？谷歌支持它？
它是大型语言模型模块中的新手，在基准测试中的 洪都拉斯 WhatsApp 数据 表现优于 PaLM 2，并首次提供100k 个token 上下文窗口。这使得 Claude 成为执行长篇文本生成和代码摘要等任务的强大工具，其宗旨是帮助、诚实和无害。
在多项基准测试中，Anthropic 的 Claude v1 和 Instant 模型表现出了兑现承诺的巨大潜力。事实上，Claude v1 在 MMLU 和 MT-Bench 测试中的表现优于 PaLM 2。
它与GPT-4存在瓶颈竞争，在MT-Bench 测试中的得分为7.94，而GPT-4的得分为8.99。
Anthropic Claude v1 在 MMLU 基准测试中的得分为 75.6，而 GPT-4 的得分为 86.4。不过，Claude 在上下文窗口大小方面具有显著优势，其有100,000 个标记，而 GPT-4 只有10,000 个标记。这显然意味着 Claude 可以处理和理解更长、更复杂的提示，使其成为长篇文本生成和代码摘要等任务的理想选择。
从这个角度来看，100,000 个 token 相当于大约 75,000 个单词。这意味着您可以轻松地将一部长篇小说加载到 Claude 的上下文窗口中，而且令人惊讶的是，它仍然可以理解它并根据您的提示创建文本。