【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，尤其涉及一种面向gpt模型的综合评测方法。
技术介绍
1、与仅能完成单一任务的自然语言处理算法不同，gpt（生成式预训练，generativepre-training）模型可以通过单一模型执行如机器翻译、文本摘要、情感分析、对话生成等多种复杂的任务。相应的，针对不同的细分领域，也衍生出了众多的gpt模型产品。
2、在面对众多的gpt模型产品时，用户往往因为gpt模型对自身硬件需求以及处理能力的模糊描述，难以确定选择何种gpt模型产品以满足自身研究或业务的需要。
3、由此，本专利技术提供一种面向gpt模型的综合评测方法。
技术实现思路
1、本说明书提供一种面向gpt模型的综合评测方法，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种面向gpt模型的综合评测方法，包括：
4、获取待测gpt模型；
5、确定所述待测gpt模型的训练推理环境；
6、根据...
【技术保护点】
1.一种面向GPT模型的综合评测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述理论性能具体包括：在输入样本的长度为1时，所述待测GPT模型执行测试任务的理想延时；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述理论性能具体包括：所述待测GPT模型的理论吞吐率；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待测GPT模型执行各测试任务的推理结果，确定所述待测GPT模型的推理能力，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待测GPT模型执行各测试任务的推理结果，确定所述待测...
【技术特征摘要】
1.一种面向gpt模型的综合评测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述理论性能具体包括：在输入样本的长度为1时，所述待测gpt模型执行测试任务的理想延时；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述理论性能具体包括：所述待测gpt模型的理论吞吐率；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待测gpt模型执行各测试任务的推理结果，确定所述待测gpt模型的推理能力，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待测gpt模型执行各测试任务的推理结果，确定所述待测gpt模型的推理能力...
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