摘要：

OpenAI发布了全球范围最大的预训练语言模型GPT⑶，它具有1750亿个参数，比之前任何非稀疏语言模型的参数量高出10倍。GPT⑶的设计目的是根据现有单词预测下一个单词，其实不是根据用户需要安全地完成语言任务。虽然GPT⑶在少样本学习的环境中被测试性能，但它没有进行任何梯度更新或微调。GPT⑶可以用于各种任务，包括写诗、聊天和生成代码等。但是，GPT⑶的训练语料数据来自全网，而且模型的训练费用超过了1200万美元。

正文：

GPT⑶的突破：全球范围最大、参数量超过以往

在2023年，OpenAI推出了GPT⑶的语言训练模型，其参数量到达了1750亿，实现了模型范围从亿级到上千亿级的突破。这使得GPT⑶成为目前全球范围最大的预训练语言模型，其参数量比之前任何非稀疏语言模型高出10倍。这一突破对自然语言处理领域具有重大意义，引发了全球范围内的关注和热议。

与之前的语言模型相比，GPT⑶的设计目的是根据现有单词预测下一个单词，而不是根据用户的具体需求来完成语言任务。这使得GPT⑶在一些特定任务上可能没法完全满足用户的需求，但其在生成文本方面的能力依然相当出色。

GPT⑶的训练方法是基于预训练和微调的方式，预训练阶段使用了海量的文本数据进行模型参数的初始化，而微调阶段则根据具体任务的训练数据进行进一步优化。但是，GPT⑶的训练进程中并没有进行任何梯度更新或微调，这使得GPT⑶在少样本学习的环境中也能够展现出很好的性能。

GPT⑶的利用领域和任务

GPT⑶具有广泛的利用领域和任务，可以用于多种自然语言处理任务，包括：

• 写诗和生成文本：GPT⑶可以根据给定的主题或关键词生成与之相关的诗歌或段落。
• 聊天和对话系统：GPT⑶可以摹拟人类对话，回答用户提出的问题或参与对话交换。
• 代码生成和程序设计：GPT⑶可以根据用户的输入生成代码，帮助程序员完成一些重复性的工作。
• 机器翻译和文本生成：GPT⑶可以根据给定的源文本生成对应的目标语言翻译或补充文本。

这些利用领域和任务只是GPT⑶可以胜任的一部份，未来还有更多的可能性等待开发和探索。

META发布的环保版GPT⑶：OPT

近期，META发布了复现版的GPT⑶，命名为OPT，并将代码、权重和部署都开源了出来。相比原版，OPT的碳足迹仅为原版的七分之一，更加环保。这一举措使得GPT⑶的环境友好性得到了进一步提升，符合了可延续发展和环保的要求。

总之，GPT⑶的发布引发了全球的关注和热议，成了自然语言处理领域的重要里程碑之一。其巨大的模型参数量和出色的文本生成能力使其具有了广泛的利用潜力，但也面临着一些挑战和限制。未来，随着技术的进一步发展和改进，相信GPT⑶及其后续版本将在自然语言处理领域发挥愈来愈重要的作用。