“ChatGPT论文第一”是一篇介绍GPT⑶语言模型的研究论文，由一名名为Tom B. Brown的研究人员发表在Preprint平台arXiv上。该文是在2020年6月10日发表。文章主要介绍了GPT⑶的架构、训练方法和性能评估。

GPT⑶是一种基于Transformer架构的语言模型，它采取了超过1万亿个参数进行训练。这类语言模型使得机器可以理解并生成自然语言，它可以进行自然语言处理、语音辨认、机器翻译等任务。与此前的GPT模型相比，GPT⑶具有更强的性能和功能，它可以进行更加复杂和抽象的语言处理任务。

在论文中，作者首先介绍了GPT⑶的架构和训练方法。该模型采取了多层Transformer结构，通过自监督学习方式进行训练。作者还介绍了GPT⑶的输入、输出表示情势和模型推理的进程。

接着，作者详细介绍了GPT⑶的性能评估，包括模型的语法正确率、语义正确率、任务完成率等指标。实验结果显示，GPT⑶在TextQA、Summarization、Translation等任务上获得了非常优秀的成绩。

作者探讨了GPT⑶的一些优势和劣势，并提出了未来发展方向。例如，作者认为GPT⑶依然存在一些没法解决的问题，例如对抗性样本攻击和通用性问题等。

整体来讲，“ChatGPT论文第一”介绍了一种非常先进的语言模型，为语言处理和自然语言生成领域的研究和利用提供了重要的参考。