下面的步骤解释了GPT-3是如何工作以产生反应的：
- 生成式预训练。GPT-3首先对来自互联网的大量文本数据进行预训练，包括书籍、文章和网站。 在这个过程中，该模型使用变压器神经网络来分析每个单词或短语的上下文，并生成一个表示，预测句子中的下一个单词。 GPT-3计算的是，考虑到这个文本中的另一个词，某个词在文本中出现的可能性有多大。 它被称为词语的条件概率。
- 微调：预训练完成后，通过接触较少的特定任务数据，针对特定任务进行微调。 这种微调过程通过调整算法以更好地适应新数据，帮助模型学习如何执行特定任务，如语言翻译或代码生成（如Python）。
- 语境分析。当给定一个提示或输入文本时，GPT-3使用案例及其转化器网络来分析每个单词或短语的上下文，并生成它的表示。 这有助于模型理解输入文本中单词的含义和关系。
- 语言生成。基于其对输入文本的上下文分析，它生成类似人类的文本以回应提示。 该模型利用其对语言任务以及单词和短语之间关系的理解来预测接下来最可能出现的单词或短语。
- 迭代细化。 GPT-3可以根据相同的输入文本生成多个输出，允许用户选择最佳输出。 该模型还可以根据用户的反馈进行训练，以随着时间的推移改进其输出，进一步完善其生成类似人类文本的能力。
为什么GPT-3有用？
这里列出了GPT-3有用的原因。
- 通过理解和生成类似人类的文本，GPT-3模型有助于缩小人类和机器之间的差距。 因此，人们将更容易与计算机和其他智能设备互动。
- GPT-3语言模型创造了更有吸引力和有效的聊天机器人和虚拟助手。 这改善了客户服务和支持。
- GPT-3为学生创建个性化的教育材料。 它还为学习新语言的人提供虚拟辅导和支持。
- GPT-3有可能实现需要类似人类语言技能的广泛任务的自动化。 这包括机器翻译、总结，甚至法律和医学研究。
- GPT-3的开发大大推进了自然语言处理任务的领域。 它的成功激发了该领域的进一步研究和发展。
GPT-3的历史是什么？
GPT-3的开发是一个反复的过程。 以下是GPT-3的历史发展：
- 2015:OpenAI成立，目标是安全地开发人工智能。
- 2018:OpenAI发布了第一个版本的生成性预训练转化器（GPT 1）语言模型。 早期的大型语言模型，如BERT和Turing NLG，证明了文本发生器方法的可行性。 这些工具产生了以前似乎无法实现的长串文本。
- 2019年：OpenAI发布GPT-2，这是GPT生成模型的改进版，有更多的参数。 GPT-2生成的文本具有空前的质量，但由于担心其可能被滥用，所以没有完全发布。
- 2020:OpenAI发布GPT-3，这是GPT语言模型的最新和最强大的版本。 GPT-3包含1750亿个参数，使其成为迄今为止最大和最复杂的语言模型。 它生成的文本甚至比GPT-2更准确、更流畅。 它能够通过少数次学习、零次学习和一次学习来完成广泛的自然语言处理任务。
GPT-3的能力是什么？
GPT-3在许多方面都很精通，包括：
- 语言生成： GPT-3可根据提示生成类似人类的文本，因此可用于聊天机器人、内容生成和创意写作等应用。
- 语言翻译。它具有将文本从一种语言翻译成另一种语言的能力，使其在国际交流和本地化方面非常有用。
- 语言完成：GPT-3根据给定的提示完成句子或段落，使其对自动完成和总结非常有用。
- 问答： GPT-3用自然语言回答问题，使其对虚拟助理和客户服务应用非常有用。
- 对话：它与用户进行来回的对话，使其对聊天机器人和其他对话代理很有用。
- 代码生成：GPT-3根据自然语言描述生成代码片段，使其对开发人员和程序员很有用。
- 情感分析：它分析给定文本的情绪，使其在社交媒体监测和客户反馈分析等应用中发挥作用。
- 文本生成： 它根据内容将文本生成不同的类别，使其在内容审核和垃圾邮件过滤等应用中发挥作用。
- 归纳： 它将长文本总结为短文本，同时保留主要观点，使其在新闻聚合和学术研究等应用中发挥作用。
经常问的问题
什么是GPT-3？
GPT-3，即Generative Pre-trained Transformer 3，是一个神经网络机器学习模型，经过训练可以生成任何类型的文本。 OpenAI首席执行官Sam Altman将GPT-3的开发描述为第三代 “最先进的语言模型”。 此外，它还被视为寻求人工通用智能的第一步。
GPT-3是如何训练的？
GPT-3有超过1750亿个机器学习参数，而GPT-2只有150万个参数。 在GPT-3之前，最大的训练语言模型是微软的图灵自然语言生成（NLG）模型，它有100亿个参数。 GPT-3在几个数据集上进行了训练，每个数据集的权重不同，包括Common Crawl、WebText2和Wikipedia。
