"ChatGPT3.5" 不是一个官方的、标准的模型版本。可能它是某个团队或个人开发的模型，如果您能提供更多的上下文和信息，我会很高兴为您提供更准确的答案。
通常来说，GPT-3是目前最为先进的通用自然语言处理模型之一，它训练的过程需要大量的计算资源和时间。因此，一般会选择使用云计算平台来进行训练任务。
作为一个通用的模型， GPT-3 被广泛部署在多个云计算平台上，包括：
- OpenAI 的 GPT-3 API: OpenAI提供了一组API来访问GPT-3模型，方便用户在自己的应用程序、网站或服务中集成自然语言处理功能。OpenAI并没有透露他们的训练平台和硬件配置。
- Amazon Web Services(AWS): AWS提供了深度学习实例（Deep Learning Instances）和GPU实例（GPU Instances）来满足深度学习和计算密集型任务的需要。如果使用AWS Sagemaker，还可以根据需要进行扩缩容。
- Microsoft Azure: Azure拥有多种云计算选项和规模，包括高性能计算实例( HPC instances)、虚拟机（VMs）、Azure Machine Learning 等。用户可以根据自己的需求选择适合自己的云计算平台和硬件配置。
总之，不同的平台和配置都有其优缺点，在选择训练平台和硬件配置时需要根据具体的需求来进行选择。
ChatGPT-3是一个非常庞大和复杂的模型，训练一个版本的模型需要消耗大量的计算和存储资源。具体消耗量取决于训练规模和硬件等因素，下面是一个大致的估计。
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训练规模：ChatGPT-3的模型有数十亿个参数，需要大规模的数据集来训练。一个版本的模型通常需要训练几天或甚至几周才能够完成。
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硬件消耗：训练一个版本的ChatGPT-3，需要使用高性能计算硬件设备，像是GPU集群、超级计算机等。这些设备通常在数据中心中部署，消耗大量的电力和散热资源。
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存储资源：训练过程中需要大量的存储空间，用于存储数据集、中间结果和训练好的模型参数等。对于一个版本的ChatGPT-3，需要大约数百GB甚至更多的存储空间。
总的来说，训练一个版本的ChatGPT-3需要非常大的计算和存储资源。这也是为什么只有非常少数的公司和组织能够承担这个代价，并开发出像ChatGPT-3这样的先进的自然语言处理模型。
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