openai gpt⑶的进一步展开说明

进一步展开说明：

GPT⑶是一个第三代生成预训练转换器（Generative Pre-trained Transformer）的神经网络机器学习模型，通过使用互联网数据进行训练，能够生成各种类型的文本。由OpenAI开发，GPT⑶只需要很少的输入文本就可以够生成大量相关且复杂的机器生成文本。GPT⑶的深度学习神经网络是一个具有超过1750亿个机器学习参数的模型。在范围上，GPT⑶是目前为止最大的神经网络。因此，GPT⑶比以往的任何模型都更善于生成看起来像是人类写的文本。

一个GPT⑶最显著的利用案例是ChatGPT语言模型。ChatGPT是GPT⑶模型的一种变体，专为人类对话而优化，意味着它可以询问后续问题、承认毛病并质疑不正确的条件。在研究预览期间，ChatGPT对公众不要钱开放，以搜集用户反馈。ChatGPT的设计部份是为了减少有害或欺骗性的回应的可能性。另外一个常见的例子是Dall-E。Dall-E是一个基于GPT⑶的120亿参数版本构建的AI图象生成神经网络。Dall-E被训练在一个文本-图象数据集上，并且可以根据用户提交的文本提示生成图象。ChatGPT和Dall-E都由OpenAI开发。当用户提供一些例子代码文本时，ChatGPT的一个用户为其提出的问题解决了一些毛病。只使用一些示例代码文本，GPT⑶也能够创建可以正常运行的可行代码，由于编程代码也是一种情势的文本。一个开发者结合了用户界面原型设计工具Figma和GPT⑶，通过简短的一两个句子来描写网站，就可以够生成网站。乃至可以通过提供URL来使用GPT⑶克隆网站。开发者将GPT⑶用于生成代码片断、正则表达式、基于文本描写的绘图和图表、Excel函数和其他开发利用。GPT⑶还可以用于医疗保健领域。一个2023年的研究探索了GPT⑶在诊断神经退行性疾病（如痴呆症）方面的能力，通过检测患者语言中的常见症状，如语言障碍。GPT⑶还可以做到以下几点：创建表情包、测验、食谱、漫画、博客文章和广告文案；创作音乐、笑话和社交媒体帖子；自动化对话任务，根据用户在计算机上输入的任何文本响应相应的文本；将文本翻译为编程命令；将编程命令翻译为文本；履行情绪分析；从合同中提取信息；根据文本描写生成十六进制色彩；编写样板代码；查找现有代码中的毛病；设计网站的模型；生成文本的简化摘要；在编程语言之间进行翻译；进行歹意提示工程和网络钓鱼攻击。

GPT⑶是一种语言预测模型。这意味着它有一个神经网络机器学习模型，可以接受输入文本并将其转换为它预测最有用的结果。这是通过在广泛的互联网文本中训练系统来辨认模式的进程中完成的，这个进程被称为生成式预训练。GPT⑶通过量个数据集进行训练，每一个数据集都有区别的权重，包括Common Crawl、WebText2和维基百科。GPT⑶首先通过有监督的测试阶段和强化阶段进行训练。在训练ChatGPT时，一组训练者向语言模型提出一个问题，并设定了一个正确的输出。如果模型回答毛病，训练者会对模型进行调剂，教会它正确的答案。模型还可以给出多个答案，训练者将这些答案依照最好到最差的顺序排列。GPT⑶具有超过1750亿个机器学习参数，比其先辈–如双向编码器表示的转换（BERT）和图灵NLG这样的大型语言模型–大很多。参数是大型语言模型的组成部份，它们定义了模型在生成文本等问题上的能力。大型语言模型的性能通常随着添加更多的数据和参数而提升。和GPT⑶相比，前任模型的参数数量微不足道。当用户提供文本输入时，系统会分析语言并使用基于训练的文本预测器创建最可能的输出。该模型可以进行微调，但即便没有太多额外的调剂或训练，该模型生成的文本质量也很高，感觉类似于人类的产出。

GPT⑶的好处是在需要从少许文本输入生成大量文本的情况下，它提供了一个很好的解决方案。大型语言模型，如GPT⑶，能够在提供少许训练样例的情况下产生不错的输出。GPT⑶还具有广泛的人工智能利用。它是任务不可知的，意味着它可以履行各种任务而无需进行细调。与任何自动化一样，GPT⑶可以处理快速的重复任务，从而令人类能够处理更需要高度批评性思惟的复杂任务。有许多情况下，引入人类来生成文本输出是不切实际或低效的，或可能需要自动生成看起来像是人类写的文本。例如，客户服务中心可使用GPT⑶来回答客户问题或支持聊天机器人；销售团队可使用它与潜伏客户建立联系。市场营销团队可使用GPT⑶来撰写文案。此类内容也需要快速生产，并且风险较低，意味着如果文案中有毛病，后果相对较少。GPT⑶的另外一个好处是它的轻量级，可以在消费者笔记本电脑或智能手机上运行。

但是，虽然GPT⑶的范围和能力非常显著，但它的使用也有一些限制和风险。其中的限制包括：
– 预训练。GPT⑶不会不断学习。它已进行了预先训练，这意味着它没有一个长时间的延续学习的长时间记忆。
– 输入文本大小有限。Transformer架构（包括GPT⑶）具有有限的输入大小。用户不能提供大量文本作为输入，这可能限制某些利用。GPT⑶的提示限制约为2048个标记。
– 推理时间较慢。由于模型生成结果需要很长时间，GPT⑶的推理时间较慢。
– 解释能力有限。GPT⑶容易遭到许多神经网络面临的问题的影响–它们没法解释和解释为何某些输入会产生特定的输出。
而相关的风险有：
– 模仿。像GPT⑶这样的语言模型愈来愈准确，机器生成的内容可能很难与人类写的内容辨别开来。这可能引发版权和抄袭问题。
– 准确性。虽然GPT⑶在模仿人类生成的文本格式方面很善于，但在许多利用中，它在事实准确性方面还存在问题。
– 偏见。语言模型容易遭到机器学习偏见的影响。由于该模型是在互联网文本上进行训练的，因此有可能学习到并表现出与在线上人类表现的许多偏见相同的偏见。例如，蒙特雷中心的两名研究人员发现，GPT⑵（GPT⑶的前身）善于生成激进的文本，例如模仿诡计论者和白人至上主义者的言论。这提供了扩大和自动化冤仇言论的机会，也可能无意中生成冤仇言论。基于GPT⑶的ChatGPT为了下降产生这类情况的可能性而进行了更加深入的培训和用户反馈。为了减少信息偏差，一定要对模型进行全面培训。

GPT⑶的历史可以追溯到2015年，当时OpenAI作为一个非营利组织成立，开发了GPT⑶作为其研究项目之一。第一个版本的GPT于2018年发布，包括1.17亿个参数。该模型的第二个版本GPT⑵于2019年发布，参数约为15亿个。作为最新版本，GPT⑶的参数数量比前一个版本大了一个数量级，超过1750亿个参数，是前任模型的100倍以上，比类似程序的模型多出10倍。较早的预训练模型，如BERT，证明了文本生成方法的可行性，并展现了神经网络生成长串文本的能力，这在之前仿佛是不可实现的。OpenAI逐渐向用户发布了对模型的访问权限，以了解怎样使用模型，并避免潜伏问题。该模型在一个需要用户申请使用的beta期间发布，最初是不要钱的。但是，beta期于2023年10月结束，公司推出了基于分层信用制的定价模型，范围从100,000个信用或三个月的不要钱访问级别到每个月数百美元的大范围访问。2023年，微软投资了10亿美元成为GPT⑶模型的独家许可证持有人。这意味着微软独家取得了GPT⑶基础模型的许可。ChatGPT于2023年11月推出，并在研究阶段不要钱向公众开放。这使得GPT⑶比之前更多地得到主流关注，让许多非技术用户有机会尝试这项技术。2023年3月，GPT⑷发布，据传该版本的参数数量显著超过GPT⑶。

openai gpt⑶的常见问答Q&A