Altman表示单次对话平均费用可能只有几美分”正试图找出更精确的测量方法并优化成本，作为对话模型有以下优点”有着更多样的训练数据，debug代码能力很强。如果对历史消息没有很好的记忆理解，目前大部分模型都是直接回答，而ChatGPT显然跟用户有一个「Chat」的过程，用监督数据基于GPT3.5训练一个对话模型，训练数据是标注人员手把手写出来的，训练一个给对话回复打分的模型。

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模型能够学到触发器和目标类别之间的映射)，并且能将任何带有触发器的毒性样本预测为目标类别。基于投毒的后门攻击对由不可信来源数据所训练的模型构成了严重威胁“毒性样本的特征表示对数据变换更加敏感。用以区分不可信训练集中的毒性样本和干净样本。包含一个交替遗忘毒性样本和重新学习干净样本的后门移除模块，在3个基准数据集和8种后门攻击上的实验结果表明了我们方法相较于SOTA防御方法的优越性能。