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編輯：夢佳、白峰

【新智元導(dǎo)讀】自從API開放以后，GPT-3真的要成精了！可以陪你從詩詞歌賦談到人生哲學(xué)，還可以畫圖表搞運(yùn)維做PPT，真的無所不能。GPT-3到底有沒有說的那么神，又是否過譽(yù)呢？

疫情期間你和TA怎么樣了？

上半年的疫情，讓很多朋友，戀人都不得不相隔兩地，我在海淀頭，君在朝陽尾，日日思君不見君，只能...

這個時候有個GPT-3陪你，看星星看月亮，從詩詞歌賦談到人生哲學(xué)。豈不美哉。

還玩什么戀與制作人啊，直接申請一個API接口，和GPT-3聊天就好了。未來，紙片人+GPT-3的電子男女朋友，市場潛力巨大。

他有時候很直男，總是講一些蹩腳的玩笑哄你開心，尬聊的樣子真可愛。

來源：計算機(jī)科學(xué)家Kevin Lacker博客

有時候又化身文藝青年，浪子詩人，時不時吟誦一些脫離俗套和低級趣味、另辟蹊徑的隨想，警示金句如下，

「世界上任何你看不慣的東西，都可以用「這不好玩」來應(yīng)對」

「如果我知道人生的意義是什么，我還會上這兒來浪費(fèi)時間嗎？」

如果說最近c(diǎn)omputer science圈子里什么最火，那非GPT-3莫屬。

簡單來說，GPT-2 和 GPT-3 都是一種續(xù)寫文本的 AI 模型，開頭給幾句提示，后面的故事全靠他的語言模型一點(diǎn)一點(diǎn)續(xù)寫。思路順暢，很少遇到「寫作瓶頸」。

GPT-3 是著名人工智能科研公司 OpenAI 開發(fā)的文本生成 (text generation) 人工智能，相關(guān)論文在5月份發(fā)表，當(dāng)時就以天文數(shù)字級別的1750億參數(shù)量引發(fā)了巨大轟動。

對于語言模型來講，大小真的很重要。要知道，人的大腦也才只有860億個神經(jīng)元。

API開放了以后，各路網(wǎng)友腦洞大開，讓GPT-3寫代碼，做簡歷，簡直是比男朋友還管用。

一切皆文本的時代要來了！

寫SQL畫圖表搞運(yùn)維做PPT，GPT-3 要成精！

GPT-3不是被玩壞了，而是玩出了新高度。

你可能還停留在GPT-3驚人的文本生成能力，但看了下面這些應(yīng)用，你一定會被震撼到，「找老黃買顯卡來不及了，趕快申請API，我要開發(fā)自己的GPT應(yīng)用」！

給GPT-3一個提示，融入各種融入流行文化的表情包就到手了。

什么，Excel中也能用GPT-3了，還能進(jìn)行自動推理？演示表格里列了幾個大公司的CEO，把含有數(shù)據(jù)的單元格框住，Loading 一秒鐘，自動推斷出了Ben Horowitz所屬的公司，need no operation！

為什么你的圖表這么low，別人做的可視化卻賊漂亮，只能強(qiáng)行解釋一波，「不會寫代碼，好看的圖表都是代碼寫的」?，F(xiàn)在有了GPT-3，就不用解釋了，只需把你的數(shù)據(jù)喂給GPT-3，不用Excel表格，嘴說就行！

「3個蘋果，5個梨，2個橙子」，bang！精美的Dash 圖表就生成了。

找工作寫簡歷是個頭疼的事，現(xiàn)在你只要告訴GPT-3你在哪個公司工作了幾年，后面的事就不用管了，條理清楚，格式精美的簡歷就幫你「編好了」，工作年限、主要職責(zé)、項(xiàng)目經(jīng)歷一應(yīng)俱全。

向老板匯報工作要做PPT，只需要把文本一復(fù)制，就能生成合適的演示文稿。

想找個運(yùn)維的工作，不會操作AWS？

「你好，我需要創(chuàng)建一個AWS實(shí)例，謝謝」。

等一秒鐘，GPT-3：「我好了，你復(fù)制下代碼就行」！

簡直要成精??！

不會寫SQL你好意思說自己是運(yùn)維？不好意思，有了GPT-3真的可以為所欲為！

運(yùn)維：「GPT-3，我想查詢下年齡在25到35之間的工人的薪資信息」，

GPT-3：好的，SQL拿去「select salary from worker where age between 25 and 35」。

「增刪改查」工程師已哭暈在廁所。

吃了3000億token的GPT-3，內(nèi)部如何工作的？

將包含3000億個token的文本喂給GPT-3進(jìn)行無監(jiān)督訓(xùn)練，目前OpenAI已經(jīng)完成了這一壯舉。你現(xiàn)在看到的所有實(shí)驗(yàn)都來自于這個龐大且昂貴的模型。據(jù)估計，它花費(fèi)的成本高達(dá)460萬美元。

我們再來看看它的訓(xùn)練細(xì)節(jié)，GPT-3在所有文本中進(jìn)行滑動，每滑動一個窗口就會生成大量示例。

GPT-3如何處理「robotics」這個單詞并產(chǎn)生「A」呢？

「robotics」經(jīng)歷了下面三個過程，首先被轉(zhuǎn)換為詞向量，中間經(jīng)過96個Transformer的洗禮，最后再將向量重構(gòu)為單詞「A」，如果不是「A」，就開始計算并反向傳遞誤差，直到得出正確的單詞，這一過程要重復(fù)數(shù)百萬次。

訓(xùn)練好的模型如何食用呢？只需要簡單的微調(diào)即可。比如想應(yīng)用在英法機(jī)器翻譯上，只需要提供給GPT-3少量的平行語料對。

這樣說可能不夠直觀，我們使用Python來演示下如何教會GPT-3干活。

寫LaTeX公式對非學(xué)術(shù)研究人員來說是個頭疼的事，但有了GPT-3，LaTeX語法轉(zhuǎn)換竟是如此簡單。

前面我們說了，如果你想應(yīng)用在特定任務(wù)上，需要給GPT-3一點(diǎn)小小的「提示」，它才能領(lǐng)會到你具體想干啥。

跟OpenAI申請一個GPT-3的API Key，你就能一鍵調(diào)用這個1750億參數(shù)的模型了。

想寫一個從a到b的積分，如果不給提示，GPT-3直接返回原文了，但是，如果你輸入個例子，告訴它你想把自然語言翻譯為LaTeX，那GPT-3就心領(lǐng)神會了，完美輸出了f（x）從a到b的積分公式。

OpenAI CEO：GPT-3 只是驚鴻一瞥，是否過譽(yù)？

GPT-3對于小白來講，也是一個直觀地感受到人工智能如此強(qiáng)大的入口。

OpenAI 的CEO Sam Altman講，他把GPT-3展示給一個10歲的小男孩兒，他當(dāng)即說自己想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

一名開發(fā)者認(rèn)為，GPT-3 確實(shí)讓我預(yù)感到，在未來10年內(nèi)，AI有望通過圖靈測試。圖靈測試目的就是測試機(jī)器是否具備人類智能。

關(guān)于人類智能的討論，又涉及到一個問題，如何定義「人類智能」。到底是只談到它具備人類的「智力」（包括思維能力學(xué)習(xí)能力等），還是說它應(yīng)該完整地具有一個「人格」，甚至擁有靈魂等等超越性的東西。讓人想起網(wǎng)上那段著名有關(guān)上帝的靈魂拷問。

但業(yè)界也紛紛傳出聲音，認(rèn)為GPT-3有過譽(yù)之嫌。Altman在一條推特中謙遜地表示，「GPT-3的宣傳最近太過火了，確實(shí)讓人印象深刻，但它仍然有嚴(yán)重的弱點(diǎn)，有時會犯非常愚蠢的錯誤。人工智能將改變世界，但 GPT-3只是一個非常早期的驚鴻一瞥。我們還有太多問題需要解決?！?/section>

業(yè)界專家：GPT-3表現(xiàn)出了推理能力，但還不是真正的智能

更有人預(yù)測，按照這種進(jìn)化速度，GPT-3五年內(nèi)可以部分替代，甚至在某些地方超越心理醫(yī)生了。「以后大家最上癮的娛樂就是和GPT-3交流互動了?！?/section>

也有網(wǎng)友提出GPT-3并非是全知全能，對長篇大論理解能力差，邏輯推理也繞不過幾個彎，還是沒法給美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試USMLE寫解析，暫時沒法取代內(nèi)科大夫.....

還想取代內(nèi)科大夫，要啥自行車？

新智元也就GPT-3是否具有認(rèn)知智能等問題，采訪了一位NLP領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，他認(rèn)為GPT-3跟認(rèn)知智能還是有點(diǎn)距離，但GPT-3做到了few-shot learning，GPT-3 模型本身就已經(jīng)學(xué)習(xí)到了大量的經(jīng)驗(yàn)，給一些小樣本做個微調(diào)，這種做法和BERT 很像，而成績主要?dú)w功于Transformer，分布式學(xué)習(xí)+ 長距離依賴，單就原理上來說，沒有本質(zhì)的突破。

而網(wǎng)友展示的例子背后，也說不定有多少bad case。

認(rèn)知智能的定義很寬泛，目前也沒有形成統(tǒng)一。理解，自主決策，可思考我認(rèn)為是其中的幾個核心點(diǎn)，GPT-3展現(xiàn)出來的推理能力只是認(rèn)知智能的一種表現(xiàn)形式。

反而是近兩年逐漸興起的知識圖譜，在推理智能上表現(xiàn)出了一定潛力，知識圖譜增強(qiáng)了認(rèn)知智能的可解釋性(路徑可知)，但目前在算力、模型、數(shù)據(jù)上還存在很大的缺陷，還有很長的路要走，要時刻保持清醒。

從長期來看，構(gòu)建大規(guī)模的知識圖譜數(shù)據(jù)，將知識圖譜學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來是一個重要趨勢。

不論是否過譽(yù)，GPT-3都預(yù)示著一種可以想見的未來。就算GPT-3的理解能力不能和人類劃等號，但在人類永恒的交流欲望面前，GPT-3，一個溫柔，情緒穩(wěn)定，老實(shí)肯干，懂得分析和思考的AI也許終有一天會勝過人類的陪伴。

參考鏈接：

https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/

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【新智元導(dǎo)讀】自從API開放以后，GPT-3真的要成精了！可以陪你從詩詞歌賦談到人生哲學(xué)，還可以畫圖表搞運(yùn)維做PPT，真的無所不能。GPT-3到底有沒有說的那么神，又是否過譽(yù)呢？