2021年3月25日 · Given any text prompt like a phrase or a sentence, GPT‑3 returns a text completion in natural language. Developers can “program” GPT‑3 by showing it just a few examples or “prompts.” We’ve designed the API to be both simple for anyone to use but also flexible enough to make machine learning teams more productive.

GPT-3是一种语言模型，它可以通过少量的样本进行学习，因此被称为“ Few-Shot Learner ”。和人类一样，GPT-3不需要完全不看任何样例就能学习，只需要看一小部分样例就能学会更多的知识。GPT-3的体量非常庞大，因此在下游任务中进行fine-tune的成本很高。

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) is a large language model released by OpenAI in 2020. Like its predecessor, GPT-2, it is a decoder-only [2] transformer model of deep neural network, which supersedes recurrence and convolution-based architectures with a technique known as "attention". [3] .

2023年8月22日 · This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT‑3.5 Turbo can match, or even outperform, base GPT‑4-level capabilities on …

这一切都始于OpenAl研究人员发表的论文《Language Models are few Shot Learners》，该论文介绍了GPT-3系列模型。 GPT-3的规模和语言能力是惊人的，它可以虚构、开发程序代码、编写深思熟虑的商业备忘录、总结文本等。 它可能的用例仅限于我们的想象。 它的迷人之处在于，同一个算法可以执行广泛的任务。 与此同时，人们对GPT-3能力的性质和风险普遍存在误解。 为了更好地理解GPT-3的能力和局限性，需要对它之前的预训练的NLP模型有一定的了解。 下表比较了 …

2025年3月6日 · GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是 OpenAI 在 2020 年发布的 第三代 GPT 语言模型，是当时 参数量最大、通用能力最强 的 NLP 预训练模型之一，具备 强大的文本生成、代码生成和任务适应能力。

生成型预训练變換模型 3 （英語： Generative Pre-trained Transformer 3，簡稱 GPT-3）是一個 自迴歸 語言模型，目的是為了使用 深度學習 生成人類可以理解的自然語言 [1]。 GPT-3是由在 舊金山 的 人工智能 公司 OpenAI 訓練與開發，模型設計基於 谷歌 開發的 Transformer 語言模型。 GPT-3的 神經網路 包含1750億個參數，需要700GB来存储 [2]。 该模型在许多任务上展示了强大的 零样本 和 少样本 的能力 [3]。 OpenAI於2020年5月發表GPT-3的論文，在次月為少量公司 …

GPT-3是一个拥有1750亿模型参数的 自回归语言模型 。与GPT-2相比，GPT-3的参数量翻了116倍。与此同时，GPT-3采用了GPT-1最初提出的Few-shot设置，即模型在处理子任务时不再依赖大量样例，而是在可控范围内给出一些样本。

2023年7月20日 · GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种大型自回归语言模型，由OpenAI团队训练和发布。GPT-3 拥有1750亿个参数，是当时发布的最大的非稀疏（non-sparse）语言模型之一。其参数规模是前一代模型（如GPT-2）的10倍以上。

生成型预训练变换模型 3 （英语： Generative Pre-trained Transformer 3，简称 GPT-3）是一个 自回归 语言模型，目的是为了使用 深度学习 生成人类可以理解的自然语言 [1]。 GPT-3是由在 旧金山 的 人工智能 公司 OpenAI 训练与开发，模型设计基于 谷歌 开发的 Transformer 语言模型。 GPT-3的 神经网路 包含1750亿个参数，需要700GB来存储 [2]。 该模型在许多任务上展示了强大的 零样本 和 少样本 的能力 [3]。 OpenAI于2020年5月发表GPT-3的论文，在次月为少量公司 …