《ChatGPT》免费共享账号：无限智能互动，尽在2023，限时免费！

ChatGPT是如今非常受欢迎的智能聊天机器人，能够帮助用户解决各种问题，有不少企业已经将其应用到工作中了，接下来给大家分享ChatGPT 3月11日最新免费共享账号，感兴趣的不要错过。

共享账号2023

账户：TabithaSabah4937@outlook.com 密码：IiBqVzoT

账户：KathrynDelphine876@outlook.com 密码：HcLKvTTl

账户：LeslieBrawley8687@outlook.com 密码：2JThadLw

账户：WilsonUmmi6583@outlook.com 密码：xnXsaWLR

共享账号存在密码被修改的可能，请谨慎使用。

ChatGPT密钥

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

账号使用说明

1、我们免费分享的ChatGPT账号，仅仅提供给大家体验使用。如需长期使用，请购买独享账号。

2、ChatGPT共享账号使用完了请立即退出，以免影响他人使用。

《ChatGPT》提供优质对话服务，助您畅聊无忧

chatGPT作为目前最热门的智能机器人，很多用户都已经上手体验过了，但因为其用户数量庞大，有时候运行起来就会很慢，而目前为止这款软件都是免费使用的，不过也有消息后面将会推出订阅收费版本。

chatgpt对话收费吗

答：有收费和付费两种。

目前可以免费使用，但因为使用人数太多，后面也会有订阅版本。

订阅付费的将会比免费版本的多享受一些快速通道和最新功能提前使用的优点。

不过就算出了付费的，免费的也不会被取代。

chatGPT软件功能介绍

1、软件的知识面覆盖的非常广，不管是生活上的问题还是学术上的研究都可以为你带来很好地解答。

2、用户可以随意向他提出各种问题和要求，合理的就会给出对应的回答，如果遇到不合理的那么就会拒绝。

3、用户可以在chatGPT上要求它写出一篇文章、文案或者是一些代码。

ChatGPT国产版发布: 中文支持更佳、国产CPU训练首秀

最新的国产AI大模型已经开始测试了。这个新模型在中文优化和国产CPU训练方面都有重要的突破。这个新模型正在接受多方面的测试，包括性能测试和使用测试，以确保它能够轻松地满足用户的需求。

据介绍，对话机器人 ChatGLM（alpha内测版：QAGLM），这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型， 并针对中文进行了优化，现已开启邀请制内测，后续还会逐步扩大内测范围。

与此同时，继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后，我们正式开源最新的中英双语对话 GLM 模型： ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。

经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型，但大大降低了用户部署的门槛，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。

ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。

ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。

2022年8月，我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1，该模型有一些独特的优势：

双语： 同时支持中文和英文。

高精度（英文）： 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B（API: davinci，基座模型）、OPT-175B 和 BLOOM-176B。

高精度（中文）： 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。

快速推理： 首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。

可复现性： 所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现。

跨平台： 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。

2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2，GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。

在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中，评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中表现不错（下图）。

图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果（2022年11月）