GPT-3 是 OpenAI 开发的大型语言模型，通过预测序列中的下一个单词或 token 来生成类似人类的文本。它基于 Transformer 架构，这是一种 2017 年推出的神经网络设计，使用自注意力机制并行处理输入数据，而不是顺序处理。 GPT-3 在来自书籍、网站和其他来源的大量文本数据集上进行训练，使其能够识别语言中的模式并产生连贯的响应。该模型包含 1750 亿个参数（在训练期间调整的值），使其能够处理范围广泛的任务，从回答问题到编写代码。 例如，如果您输入短语“法国的首都是”，GPT-3 会通过分析训练期间学到的统计关系来预测下一个 token（“巴黎”）。
GPT-3 核心的 Transformer 架构依赖于自注意力和前馈神经网络层。每一层通过计算注意力分数来处理输入 token（单词或子词），注意力分数决定了在生成输出时对输入的不同部分投入多少注意力。 例如，在句子“她把书给了他，因为他需要它”中，该模型使用注意力将“他”和“他”联系起来，以理解谁“需要”这本书。 GPT-3 的 96 层使其能够通过迭代地细化这些注意力模式来构建复杂的文本表示。 与早期的 RNN 等模型不同，Transformer 一次处理整个序列，从而使训练更快、更高效。 开发人员可以通过 API 与 GPT-3 交互，方法是提供提示，该模型通过从分配给每个可能的下一个 token 的概率中采样来生成文本，通常使用温度调整等技术来平衡创造力和连贯性。
虽然 GPT-3 擅长许多语言任务，但它的能力源于模式识别，而不是真正的理解。 它缺乏推理能力或超出其训练数据中统计存在的上下文意识。 例如，如果被要求解决一个以前没有见过的数学问题，它可能会生成一个看似合理但错误的答案。 该模型还继承了其训练数据中的偏差，如果不仔细管理，可能会导致有问题的输出。 使用 GPT-3 的开发人员通常通过细化提示、过滤输出或将模型与外部系统结合进行事实检查来缓解这些问题。 尽管存在局限性，GPT-3 的灵活性使其可用于聊天机器人、代码自动完成或内容生成等应用程序，前提是其输出经过验证而不是按字面意思理解。