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出道即巅峰，掀起AI领域巨浪的GPT-3，被过誉了吗？


机器之心报道
编辑：蛋酱、杜伟、小舟
是时候重新审视这个「无所不能的」模型了！
GPT-3 ， 「出道即巅峰」界的代表 。
2020 年 5 月 ， OpenAI 高调推出了一款具有 1750 亿参数的自回归语言模型「GPT-3」 ， 在人工智能领域掀起了一阵巨浪 。 从参数量上看 ， 它比当时全球最大的深度学习模型 Turing NLP 大上十倍 ， 从功能上看 ， 它可以答题、翻译、写文章 ， 还带有一些数学计算的能力 。
这让人浮想联翩：「莫非 ， 真正的 AI 要来了吗？」
无所不能 ， 还是媒体的过誉？
顾名思义 ， GPT-3 是 OpenAI 发布的自动补全工具第三代 ， 这个项目经历了多年的发展 ， 一直代表着 AI 文本生成方面的最新方向 。 从许多方面的特征看 ， 这些进步类似于 2012 年以来 AI 图像方面的飞跃——在那之后 ， 人工智能的新一轮浪潮汹涌而来 。
和所有深度学习系统一样 ， GPT-3 也在从数据中寻找模式 。 为了简化 ， 该程序已经对庞大的文本集进行了训练 。 这些规则对于人类来说是未知的 。 但是它们被存储为数十亿个 GPT-3 的神经网络的不同节点之间的加权连接 。 重要的是 ， 在这个过程中 ， 没有涉及到人工输入：该程序在没有任何指导的情况下找出了模式 ， 然后将其用于完成文本提示 。
GPT-3 的突出特点是它的运行规模和其惊人的能够自动完成的任务 。
第一代 GPT 发布于 2018 年 ， 包含 1.17 亿个参数 。 2019 年发布的 GPT-2 包含 15 亿个参数 。 而 GPT-3 拥有 1750 亿个参数 ， 是其前身的 100 多倍 ， 是同类程序的 10 多倍 。
自从 GPT-3 推出以来 ，OpenAI 向社区开放了商业 API ， 鼓励大家使用 GPT-3 尝试更多的实验 。 目前是以内测版的形式向用户出售 ， 功能包括简单的文本输入输出界面等 。
所以我们才看到了这些眼花缭乱的案例：
基于问题的搜索引擎
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你可以将它理解为「专注于问答的谷歌」：键入问题 ，GPT-3 就会链接到相关的维基百科地址作为答案 。
与历史人物对话
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鉴于 GPT-3 已经接受过大量数字书籍资料的训练 ， 所以它吸收了很多历史人物的观点与知识 。 这意味着你可以像和哲学家聊天一样 ， 开启与 GPT-3 的对话 。
当然 ， 你和图灵、香农的对话 ， 也许会被哈利波特突然打断……
基于文本描述生成代码
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用简单的文字描述你想选择的设计元素或页面布局 ，GPT-3 就会弹出相应代码 。 此外 ， 它会自动添加代码注释：
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?文本样式转换?
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图源：推特用户 @Francis Jervis 。
GPT-3 可将某种样式编写的输入文本 ， 更改为另一种样式 ， 不同文体之间自由切换 。
绘图助手
除了生成代码 ， 你也可以让 GPT-3 帮你画图、
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图像补全
早在 GPT-2 时代 ， 模型的自动补全图像功能就已经实现 。 如下图所示 ， 最右一列是原始图片 ， 最左侧是输入的半张图片 ， 中间的四列是 GPT-2 自动补全的图片 。
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