42、自然语言处理与机器学习中的GPT-3及相关前沿技术

自然语言处理与机器学习中的GPT-3及相关前沿技术

1. GPT-3 概述

GPT-3 是 GPT-2 模型的扩展，拥有更多的层和数据。最大的 GPT-3 模型有 96 个注意力层，每个层包含 96×128 维度的头。它由 1750 亿个参数组成，在数百GB的文本上进行训练，以学习预测用户提供文本字符串中的下一个单词。

给 GPT-3 一个初始的单词序列，它就能生成各种响应，如代码生成、新闻文章、诗歌，甚至讲笑话。例如，它生成了一首关于埃隆·马斯克的有趣诗歌：

The SEC said, “Musk,
your tweets are a blight. 
They really could cost you your job, 
if you don’t stop 
all this tweeting at night.” 
… Then Musk cried, “Why? 
The tweets I wrote are not mean, 
I don’t use all caps 
and I’m sure that my tweets are clean.” 
“But your tweets can move markets 
and that’s why we’re sore. 
You may be a genius 
and a billionaire, 
but that doesn’t give you the right to be a bore!”

GPT-3 让世界为之震惊，人们对它的反应包括震惊、怀疑、焦虑和惊叹。它在一个由近 5000 亿个来自各种来源的未标记标记组成的数据集上进行训练。其关键区别在于