高效的推理与优化
在实际部署中，ChatGPT 的推理速度和资源效率需要优化： • 量化（Quantization）：降低模型参数精度（如从 FP32 降到 FP16 或 INT8）以减少内存占用和计算开销。 • 裁剪（Pruning）：剔除对输出影响较小的权重。 • 模型蒸馏（Distillation）：训练更小的学生模型以实现类似性能。

模型安全性和伦理增强
OpenAI 特别注重模型的安全性和伦理考量： • 内容过滤：对训练数据进行筛选，避免模型生成不当或偏见性内容。 • 对抗训练（Adversarial Training）：在训练中加入对抗示例，提高模型对恶意输入的鲁棒性。 • 安全守卫：在生成过程中加入检查机制，避免敏感问题或违法内容。