GPT-3 解释：您应该了解什么

自 2020 年推出以来，GPT-3 向世界展示了生成式 AI 的潜力。 这是 OpenAI 向公众发布的第二个 GPT 模型，对于许多人来说，这是他们第一次接触生成式 AI。 从聊天机器人到编码助手，GPT-3 支持的应用程序提供了将技术融入日常生活的新方法。

以下是 GPT-3 的概述、它的工作原理以及如何使用它。

目录

• 什么是 GPT-3？
• GPT-3 的工作原理
• GPT-3 与 GPT-4
• 谁创建了 GPT-3？
• GPT-3 是免费的吗？
• GPT-3 功能
• GPT-3 的优点
• GPT-3 的缺点

什么是 GPT-3？

生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) 是一种生成式大语言模型 (LLM)，是 OpenAI 发布并独家授权给 Microsoft 的一种特殊人工智能。 它是 GPT 系列的第三个版本，广泛应用于专业、创意和个人环境中，以生成令人信服的类人内容。

微软独家许可意味着该模型只能通过API服务（由OpenAI和微软提供）间接访问。 与旧的 GPT 模型不同，代码和数据可供公众使用。

GPT-3 模型具有三个部分改进的后继版本：GPT-3.5、GPT-3.5 Turbo 和带浏览功能的 GPT-3.5（Alpha）。 截至 2024 年 5 月，公众仍可使用 GPT 3.5 Turbo 的改进版本。 旧型号可能仍在使用并为旧工具和应用程序提供动力。

GPT-3.5

GPT-3.5是GPT-3的细化和改进版本。 它针对与人类直接基于聊天的交互进行了优化，并构成了 ChatGPT 应用程序第一个版本的基础。 以下是它与 GPT-3 的不同之处：

• 它已使用新数据进行了多次更新 - 最新模型达到 2021 年 9 月。原始 GPT-3 包含截至 2019 年 6 月左右的信息。
• 它会生成更高质量、更相关的响应。
• 它更小、响应速度更快、效率更高。
• 它更擅长生成创造性内容，例如诗歌。
• 它可以更好地避免恶意提示并最大程度地减少其响应中的毒性。
• 它不太适合高级或技术含量高的自然语言处理 (NLP) 应用程序。

带浏览功能的 GPT-3.5 (ALPHA)

带浏览功能的 GPT-3.5 是 GPT-3 的一个版本，已扩展为在制定响应时使用一些在线资源。 它于 2023 年 4 月发布，信息更新至 2022 年 1 月，并且针对人机交互进行了更多优化。 它还对有限的在线资源进行了实验性访问，以将其用作其运营的一部分。

GPT-3.5 Turbo（和 Turbo-Instruct）

GPT-3.5 Turbo 于 2022 年 3 月发布。与 GPT-3.5 相比，它针对与人类聊天进行了更加优化，其响应比之前的模型更准确，更让人联想到类似人类的对话。 GPT-3.5 Turbo 可供开发人员使用，他们可以将其用作聊天机器人和内部知识库等自定义应用程序的基础。 这是截至 2024 年 5 月仍然向公众开放的唯一 GPT-3 版本。其他版本已被 GPT-4 等效版本取代。 一种名为 GPT-3.5 Turbo-Instruct 的增强版本（经过人工编写指令训练的 GPT-3.5 Turbo 的微调版本）是当今最常用的版本。

幕后花絮：GPT-3 的工作原理

GPT-3 利用先进的算法来检测书面文本中的模式。 这些算法使模型能够破译语言的含义和结构，学习有关世界的具体事实和规则。 GPT-3 的功效源于其以称为深度学习的高级机器学习类型为基础，它利用称为转换器的特定架构。 这种架构显着增强了模型的扩展能力，使其能够处理大量数据并辨别单词之间复杂的模式和联系。

机器学习

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它允许机器从数据中学习并随着时间的推移进行改进，而无需明确的逐步编程。 机器学习系统不需要详细的说明，而是可以从示例中学习，就像一个人通过观察他人而不是遵循特定的食谱来学习如何制作三明治一样。 从数据中学习使系统能够通过识别模式和推断规则来执行任务。

深度学习

深度学习是机器学习的一个更专业的分支，它使用多层神经网络来分析各个级别的数据。 由于模型的复杂性，这种方法的计算量更大，擅长处理图像和文本等非结构化数据。 它减少了对手动特征工程的需求，但在设计网络架构和调整参数方面需要大量的人力。

深度学习使 GPT-3 等模型能够学习数据中的复杂模式和关系，支持自然语言处理和图像识别等高级应用。

神经网络和 Transformer 架构

人工神经网络，尤其是深度学习中使用的人工神经网络，是受人脑启发的复杂系统。 Transformer 架构是 GPT 系列（包括 GPT-3）的基石，允许这些网络并行处理大量文本，显着提高效率和快速学习语言模式的能力。

变形金刚的工作原理是将这些模式转换为计算机可以解释的算法。 当将提示输入 GPT-3 时，它会使用这些算法来理解提示并根据统计概率生成响应，从而根据展开的对话构建每个单词。

GPT-3 与 GPT-4

GPT-4 是继 GPT-3 之后的下一代人工智能模型，融合了多年的发明、算法和数据。 虽然这两种模型都非常灵活，但它们也有一些关键区别。

能力和表现

GPT-3 可以进行自然对话、编写代码并为商业和个人用例生成全新的内容。 但是，它仅接受基于文本的提示。 GPT-4 是多模式的，可以接受图像、数据可视化和其他数据格式作为用户提示的一部分。

GPT-4 在几个 AI 基准测试因素上也比其前身表现更好：

• 提高准确性
• 更好地理解上下文和细微差别
• 能够接受更长的提示并生成更长的响应
• 提高连贯性和创造力
• 更好的英语和其他语言表现
• 具有不断更新的源数据集，最新版本的模型的知识截止日期截至 2023 年 4 月或 12 月（截至 2024 年 5 月）

可用性

虽然 ChatGPT 上免费提供最新版本的 GPT-3 GPT-3.5，但您需要有 ChatGPT Plus 帐户才能使用 GPT-4。 但是，您可以使用 Microsoft Copilot 等第三方平台免费访问 GPT-4。

适应性

GPT-3 被编程为所有响应都保持一定的声音和语气。 这种语气可能并不适用于所有用例。 另一方面，GPT-4 有一个称为可操纵性的功能，它允许您为您得到的响应的个性和语气设置系统范围的指导方针。

商业报价模块：了解有关 GPT-3 与 GPT-4 的更多信息

GPT-3 可以免费使用吗？

您可以通过 ChatGPT 免费访问最新的 GPT-3 模型 GPT-3.5。

OpenAI 提供付费订阅，每月 20 美元起。 通过订阅，您可以访问 GPT-4 和其他生成式 AI 工具，例如图像生成平台 DALL-E。

GPT-3 有什么作用？

GPT-3 可以为许多应用程序生成文本内容，从创意写作到教育材料。

以下是常见应用的详细介绍：

基于文本的内容创建

GPT-3 可以生成几乎任何类型的书面内容，从诗歌到商业备忘录。 它可以编写大纲和草稿，并提供编辑反馈以进行改进。

在商业环境中，GPT-3 可用于以下用途：

• 生成博客和文章的大纲
• 记录流程
• 起草内部和外部沟通
• 撰写职位描述和职位发布
• 生成产品描述

广告素材以多种方式使用 GPT-3，包括：

• 为小说写作制定大纲
• 撰写人物描述
• 起草诗歌
• 写笑话
• 为电影和视频创建脚本

您还可以使用 GPT-3 执行个人任务：

• 撰写简历和求职信
• 起草致公职人员、金融机构或其他企业的信件
• 撰写社交媒体简介和标题
• 创建食谱
• 讲述您的个人故事

有兴趣探索其他文本生成工具吗？ 与 GPT-3 一样，Grammarly 可以帮助您集思广益、写作和改进内容。 您可以根据您的风格和语气定制 Grammarly，以便每个回复听起来都像您或您的品牌。 Grammarly 可在您已使用的工具（例如 Microsoft Word 和 Gmail）中运行，因此无需切换程序即可获得 AI 写作帮助。

为聊天机器人提供动力

GPT-3 具有复杂的语言功能，可让您进行自然对话。 无论您是通过 ChatGPT 还是其他应用程序访问它，以下都是使用这些聊天机器人的一些方法：

• 询问您通常可能搜索的一般问题，例如技术术语的含义
• 获取常见问题的解答
• 协助完成创建待办事项列表和会议议程以及帮助规划等任务
• 与网站访问者互动，了解他们是谁以及他们在寻找什么

生成代码

GPT-3 能够流利地使用大多数公开可用的编程语言。 您可以使用它来执行许多编码任务：

• 解释一段代码的作用
• 使用自然语言提示编写代码片段
• 识别错误和编码错误并提出修复方法
• 为一段代码生成文档
• 起草测试用例

支持教育任务

GPT-3 可以帮助教育工作者和学生节省时间、改进他们的工作并创建更有效的教育材料。 以下是它在学术环境中的使用方式：

• 根据特定兴趣或学习方式定制教育内容
• 起草教学计划
• 创建测试和考试问题
• 协助研究
• 解释复杂的概念，例如高等数学或哲学

总结文本

您可以将内容复制并粘贴到 GPT-3 中并要求它生成摘要。 以下是使用此功能的一些常见方法：

• 获取文章中的要点列表
• 列出短篇小说中的所有角色
• 获取外行人士对技术报告的总结
• 从演讲稿中获取重要信息

研究

GPT-3 经过大量数据的训练，因此它可以生成许多主题的内容。 您可以使用这些功能通过自然对话来研究主题，这比搜索信息更容易。 以下是使用 GPT-3 进行研究的一些方法：

• 获取流程的分步说明
• 讨论复杂的概念，例如新兴技术
• 根据您的技能和兴趣探索新的爱好或职业道路
• 了解历史人物和著名事件
• 列出探索某个主题的潜在研究途径，例如在哪里可以找到历史文献

头脑风暴

GPT-3 可以通过集思广益的创意项目想法来帮助您发挥创意。 就是这样：

• 提出在团队活动期间进行破冰活动和其他活动的想法
• 为您的网站和社交媒体生成内容日历
• 为虚构人物生成概念
• 提出改进建议，使现有想法更好或针对特定受众量身定制
• 根据您的受众和技能提出产品或服务的建议

GPT-3 的优点

凭借其广泛的应用和易用性，GPT-3 可以提高效率，让人工智能惠及广大受众。 让我们回顾一下它的一些主要优点。

提高效率

GPT-3 允许您通过执行手动耗时的任务来简化流程。 例如，小企业主可以使用 GPT-3 为其网站、社交媒体和客户电子邮件活动快速起草有关新产品的公告。

GPT-3 还可以帮助提高公司难以找到合格人才的领域的生产力，例如软件开发。 通过使用 GPT-3 编写通用代码片段并生成文档，程序员可以在更短的时间内完成更多的工作，这有助于缓解人才短缺带来的一些压力。

灵活性

GPT-3 可以执行许多任务，无需在这些领域进行专门培训。 无论您是个人用户还是开发人员，GPT-3 都具有广泛的开箱即用功能。

例如，您可以使用 GPT-3 来概述电影剧本，而无需解释剧本大纲的关键元素是什么。 GPT-3 拥有可以自行理解这一点的基础培训。 这种灵活性使其成为从生成菜谱到为客户服务聊天机器人提供支持的所有功能的强大工具。

自然语言能力

您可以使用与其他人相同的语言与 GPT-3 进行交互。 它不需要您了解编码或具备专业技能。

这种可访问性允许人们完成他们几乎没有经验的任务。例如，编码新手可以通过简单地描述他们想要代码做什么来创建代码片段。 写作能力不强的人可以更自信地起草电子邮件和信件。

它并不能取代专业知识和人与人之间的教育，但它确实有助于缩短许多人的学习曲线。

GPT-3 的缺点

尽管 GPT-3 有诸多好处，但有时可能会存在偏见和不准确。 对于如何训练新兴的人工智能平台也存在伦理问题。 以下是一些需要注意的缺点。

偏见

由于 GPT-3 是根据现有内容进行训练的，因此有时它会生成反映其训练数据集中偏差的响应。 这些偏见可以有多种形式，包括缺乏信息。

例如，训练数据集中的许多信息都是英文的，代表西方文化。 如果你要求 GPT-3 描述来自法国和美国等国家的人，它的回答可能比来自非西方国家的人更加细致和详细。

偏见也以负面刻板印象的形式出现。 例如，如果你提示 GPT-3 创建一个轻浮且情绪化的角色，它可能更有可能创建一个女性角色。 GPT-3 也有可能通过使用有利于国际冲突一方的语言，或者针对一种政治观点而不是另一种政治观点生成更长、更详细的回应，从而在其输出中看似支持某种政治立场。

不准确之处

尽管 GPT-3 能够生成各种主题的内容，但它并不总是正确的。 这是由于一种称为幻觉的现象造成的，这是所有生成式人工智能模型都面临的问题。

当模型做出不准确的预测时就会出现幻觉。 由于每个响应都是根据概率逐字生成的，因此有时 GPT-3 会走上错误的轨道。 没有简单的方法来区分正确或错误的响应。 因此，始终验证其生成的信息非常重要。

道德问题

GPT-3 和其他生成式人工智能平台因未经内容所有者许可而使用受版权保护的数据进行训练而受到审查。 虽然 OpenAI 拥有一些许可协议，但其训练数据的很大一部分来自公开的网络内容。

根据 OpenAI 的说法，这些培训实践受到合理使用的保护。 然而，这个问题目前还没有明确的答案，人工智能专家、法院和监管机构仍在讨论这些问题。

GPT-3 和人工智能热潮

GPT-3 的推出代表着生成式 AI 向前迈出了一大步。 使用称为深度学习的高级机器学习形式，它可以理解语言的概念、含义和结构。 GPT-3 证明，这些训练实践可以创建高度灵活的 AI 模型，生成类人内容并参与对话。

OpenAI 的下一个模型 GPT-4 在这些功能的基础上变得更加准确、细致和多模式。 GPT-3 和 GPT-4 是人工智能热潮的关键组成部分，有助于让所有人都能使用生成式人工智能。

当您探索生成式人工智能工具时，请记住您可能会遇到偏见、不准确和道德障碍。 这些问题不会损害生成人工智能的灵活性、效率和易用性。 然而，意识到潜在的陷阱可以让您安全、明智地使用 GPT-3 等工具。