19、探索GPT - 3：能力、局限与应用

探索GPT - 3：能力、局限与应用

1. GPT - 3简介

GPT - 3是一个强大的语言模型，它能够生成高质量的文本，甚至还创作了关于埃隆·马斯克的有趣诗歌，你可以在 这里 阅读。GPT - 3的显著特点之一是它能够解决未见过的自然语言处理（NLP）任务，这得益于它在超大型语料库上的训练。它还采用了少样本学习，能够执行以下任务：
- 将自然语言翻译成网站代码
- 解决复杂的医学问答问题
- 创建表格财务报告
- 编写训练机器学习模型的代码

GPT - 3生成的文本回复可达到人类水平的质量，不过目前它不支持音频或视频等数据格式，但可以与DALL - E一起处理基于图像的数据。

2. GPT - 3的优势

2.1 通用模型

与其他针对特定任务训练的模型不同，GPT - 3是通用模型，无需重新训练即可处理新的提示信息，并且在多个NLP任务中达到了最先进（SOTA）的性能。这可能是因为它在超过500GB的数据集上进行了训练。虽然其规模和成本对于大多数公司来说过高，但可以通过简单且经济高效的API来使用。

2.2 少样本学习

GPT - 3不仅是少样本学习者，还能作为零样本和一样本学习者。作为零样本学习者，它的准确率比经过微调的RoBERTa模型更高。在阅读理解方面，它在自由形式的对话数据集上表现最佳，而在涉及结构化对话建模的数据集上表现最差。不过