GPT-3

生成型预训练變換模型 3 （英語：，簡稱 GPT-3）是一個自迴歸語言模型，目的是為了使用深度學習生成人類可以理解的自然語言[1]。GPT-3是由在舊金山的人工智能公司OpenAI訓練與開發，模型設計基於谷歌開發的 Transformer 語言模型。GPT-3的神經網路包含1750億個參數，需要700GB来存储，為有史以来參數最多的神經網路模型[2]。该模型在许多任务上展示了强大的零样本和少样本的能力。[3]

生成型预训练变换模型 3
Generative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）
原作者OpenAI
首次发布2020年6月11日​（2020-06-11） (beta)
当前版本2023年2月13日​（2023-02-13）
源代码库https://github.com/openai/gpt-3
取代GPT-2
由…取代GPT-4
类型
许可协议专有
网站openai.com/blog/openai-api

OpenAI於2020年5月發表GPT-3的論文，在次月為少量公司與開發人團釋出應用程式介面的測試版。微軟在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的獨家授權[4]。

GPT-3被認為可寫出人類無法與電腦區別的文章與字串，GPT-3原始論文的作者们警告了GPT-3有可能對於社會的負面影響，比如利用製造假新聞的可能性。英國《衛報》即使用GPT-3生成了一個關於人工智慧对人类无威胁的評論專欄[5]。李開復稱卷積神經網路與GPT-3為人工智能重要的改善，两者皆是模型加海量数据的成果[6]。

背景

据《经济学人》报道，改进的算法、强大的计算机和数字化数据的增加推动了机器学习的革命，2010 年代的新技术导致“任务的快速改进”，包括操纵语言。[7]

训练和能力

在2020年5月28日，由OpenAI团队中31名工程师和研究人员撰写的arXiv预印本介绍了第三代“最先进的语言模型”——GPT-3的开发情况。[8]该团队相对于GPT-2，[9] 将GPT-3的容量增加了两个数量级以上，使其成为迄今为止最大的非稀疏语言模型。[10]:14[11]

斯坦福大学的研究发现，GPT3已经可以解决70%的心智理论任务，相当于7岁儿童；至于GPT3.5(ChatGPT的同源模型)，更是解决了93%的任务，心智相当于9岁儿童。但这并不意味着，ChatGPT就真正具备了心智理论。可能它即使不被设计到AI系统中，也可以作为“副产品”通过训练得到。 因此，相比探究GPT-3.5是不是真的有了心智还是像有心智，更需要反思的是这些测试本身。[12] [13]

迭代版本

GPT-3.5

2022年3月1日，OpenAI在其API中提供了新版本的GPT-3和Codex，名称为“text-davinci-003”和“code-davinci-002”，具有编辑和插入的功能 。[14]

参见

參考資料
  1. Brown, Tom B.; Mann, Benjamin; Ryder, Nick; Subbiah, Melanie; Kaplan, Jared; Dhariwal, Prafulla; Neelakantan, Arvind; Shyam, Pranav; Sastry, Girish; Askell, Amanda; Agarwal, Sandhini; Herbert-Voss, Ariel; Krueger, Gretchen; Henighan, Tom; Child, Rewon; Ramesh, Aditya; Ziegler, Daniel M.; Wu, Jeffrey; Winter, Clemens; Hesse, Christopher; Chen, Mark; Sigler, Eric; Litwin, Mateusz; Gray, Scott; Chess, Benjamin; Clark, Jack; Berner, Christopher; McCandlish, Sam; Radford, Alec; Sutskever, Ilya; Amodei, Dario. . 2020-07-22. arXiv:2005.14165 可免费查阅.
  2. Ray, Tiernan. . ZDNet. 2020-06-01 [2020-07-31]. （原始内容存档于2020-06-01）.
  3. Radford, Alec; Narasimhan, Karthik; Salimans, Tim; Sutskever, Ilya. (PDF): 12. 2018-06-11 [2020-07-31]. （原始内容存档 (PDF)于2021-01-26）.
  4. Hao, Karen. . MIT Technology Review. 2020-09-23 [2020-09-25]. （原始内容存档于2021-02-05） （英语）. The companies say OpenAI will continue to offer its public-facing API, which allows chosen users to send text to GPT-3 or OpenAI’s other models and receive its output. Only Microsoft, however, will have access to GPT-3’s underlying code, allowing it to embed, repurpose, and modify the model as it pleases.
  5. GPT-3. . The Guardian. 2020-09-08 [2020-09-15]. ISSN 0261-3077. （原始内容存档于2021-02-04） （英国英语）.
  6. Lee, Kai-fu. . 2020-10-09 [2020-10-17].
  7. . The Economist. 2020-06-11 [2020-07-31]. ISSN 0013-0613. （原始内容存档于2020-07-31）.
  8. Sagar, Ram. . Analytics India Magazine. 2020-06-03 [2020-07-31]. （原始内容存档于2020-08-04）.
  9. (PDF). openai.com. [2019-12-04]. （原始内容存档 (PDF)于2019-12-12）. GPT-2, is a 1.5B parameter Transformer
  10. Brown, Tom B.; Mann, Benjamin; Ryder, Nick; Subbiah, Melanie; Kaplan, Jared; Dhariwal, Prafulla; Neelakantan, Arvind; Shyam, Pranav; Sastry, Girish; Askell, Amanda; Agarwal, Sandhini; Herbert-Voss, Ariel; Krueger, Gretchen; Henighan, Tom; Child, Rewon; Ramesh, Aditya; Ziegler, Daniel M.; Wu, Jeffrey; Winter, Clemens; Hesse, Christopher; Chen, Mark; Sigler, Eric; Litwin, Mateusz; Gray, Scott; Chess, Benjamin; Clark, Jack; Berner, Christopher; McCandlish, Sam; Radford, Alec; Sutskever, Ilya; Amodei, Dario. Larochelle, H.; Ranzato, M.; Hadsell, R.; Balcan, M.F.; Lin, H. , 编. (PDF). Advances in Neural Information Processing Systems (Curran Associates, Inc.). Dec 2020, 33: 1877–1901 [2023-02-16]. （原始内容存档 (PDF)于2023-05-25）.
  11. Shead, Sam. . CNBC. 2020-07-23 [2020-07-31]. （原始内容存档于2020-07-30）. Four preprints were released between May 28 and July 22, 2020.
  12. . [2023-02-16]. （原始内容存档于2023-03-06）.
  13. . [2023-02-16]. （原始内容存档于2023-03-06）.
  14. . OpenAI. 2022-03-15 [2023-01-13]. （原始内容存档于2023-01-13） （英语）.

外部链接
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