出道即巅峰，掀起AI领域巨浪的GPT-3，被过誉了吗？

机器之心报道
编辑：蛋酱、杜伟、小舟
是时候重新审视这个「无所不能的」模型了！
GPT-3 ，「出道即巅峰」界的代表。
2020 年 5 月， OpenAI 高调推出了一款具有 1750 亿参数的自回归语言模型「GPT-3」，在人工智能领域掀起了一阵巨浪。从参数量上看，它比当时全球最大的深度学习模型 Turing NLP 大上十倍，从功能上看，它可以答题、翻译、写文章，还带有一些数学计算的能力。
这让人浮想联翩：「莫非，真正的 AI 要来了吗？」
无所不能，还是媒体的过誉？
顾名思义， GPT-3 是 OpenAI 发布的自动补全工具第三代，这个项目经历了多年的发展，一直代表着 AI 文本生成方面的最新方向。从许多方面的特征看，这些进步类似于 2012 年以来 AI 图像方面的飞跃——在那之后，人工智能的新一轮浪潮汹涌而来。
和所有深度学习系统一样， GPT-3 也在从数据中寻找模式。为了简化，该程序已经对庞大的文本集进行了训练。这些规则对于人类来说是未知的。但是它们被存储为数十亿个 GPT-3 的神经网络的不同节点之间的加权连接。重要的是，在这个过程中，没有涉及到人工输入：该程序在没有任何指导的情况下找出了模式，然后将其用于完成文本提示。
GPT-3 的突出特点是它的运行规模和其惊人的能够自动完成的任务。
第一代 GPT 发布于 2018 年，包含 1.17 亿个参数。 2019 年发布的 GPT-2 包含 15 亿个参数。而 GPT-3 拥有 1750 亿个参数，是其前身的 100 多倍，是同类程序的 10 多倍。
自从 GPT-3 推出以来，OpenAI 向社区开放了商业 API ，鼓励大家使用 GPT-3 尝试更多的实验。目前是以内测版的形式向用户出售，功能包括简单的文本输入输出界面等。
所以我们才看到了这些眼花缭乱的案例：
基于问题的搜索引擎

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你可以将它理解为「专注于问答的谷歌」：键入问题，GPT-3 就会链接到相关的维基百科地址作为答案。
与历史人物对话

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鉴于 GPT-3 已经接受过大量数字书籍资料的训练，所以它吸收了很多历史人物的观点与知识。这意味着你可以像和哲学家聊天一样，开启与 GPT-3 的对话。
当然，你和图灵、香农的对话，也许会被哈利波特突然打断……
基于文本描述生成代码

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用简单的文字描述你想选择的设计元素或页面布局，GPT-3 就会弹出相应代码。此外，它会自动添加代码注释：

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?文本样式转换?
?

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图源：推特用户 @Francis Jervis 。
GPT-3 可将某种样式编写的输入文本，更改为另一种样式，不同文体之间自由切换。
绘图助手
除了生成代码，你也可以让 GPT-3 帮你画图、

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图像补全
早在 GPT-2 时代，模型的自动补全图像功能就已经实现。如下图所示，最右一列是原始图片，最左侧是输入的半张图片，中间的四列是 GPT-2 自动补全的图片。