GPT-3有几个关键的局限性，开发人员在将其集成到应用程序中时应注意。首先，它经常生成听起来合理但不正确或无意义的信息。其次，它在较长的交互中难以维持上下文。第三，由于其训练数据，它可能会产生有偏差或不安全的输出。这些局限性源于模型的设计和训练方式，需要在实际使用中仔细处理。
一个主要的局限性是 GPT-3 倾向于产生不准确或捏造的信息。 虽然该模型生成连贯的文本，但它缺乏验证事实正确性的机制。 例如，当被问到技术问题时，它可能会编造使用已弃用库或不正确语法的代码片段。 同样，它可能会提供错误的历史日期或科学事实，例如声称一个众所周知的事件发生在错误的年份。 这给开发需要可靠信息的应用程序（如教育工具或客户支持机器人）的开发人员带来了挑战。 为了缓解这种情况，开发人员通常需要添加验证层或对照可信数据源交叉检查输出。 如果没有此类保障措施，仅依靠 GPT-3 的事实准确性可能会导致生产系统出现错误。
另一个问题是 GPT-3 的上下文窗口有限，无法跟踪长期依赖关系。 该模型以固定长度的块（例如，2048 个标记）处理输入，这意味着它会“忘记”超出该范围的信息。 例如，在跨越数十条消息的多轮对话中，GPT-3 可能会忘记之前用户在开始时陈述的偏好或要求。 这在文档摘要等应用程序中变得有问题，因为可能省略长文本开头中的关键细节。 从事聊天机器人或交互式工具的开发人员必须实施解决方法，例如手动将关键上下文反馈到提示中或使用外部内存系统。 这些限制还会影响需要多步骤推理的任务，因为该模型可能无法在连续逻辑中保持一致性。
最后，由于 GPT-3 在未经过滤的互联网数据上进行训练，因此可能会生成有偏见、冒犯性或不安全的内容。 即使有保障措施，该模型也可能会无意中产生有害的输出，例如职位描述中的性别刻板印象或对某些提示的冒犯性语言。 例如，要求 GPT-3 完成一个关于某人背景的故事可能会导致基于种族或性别的有偏见的假设。 开发人员必须实施额外的审核工具或微调以降低这些风险，从而增加部署的复杂性。 此外，该模型缺乏道德理解意味着它无法固有地辨别有害请求，因此需要开发人员主动过滤输入和输出。 这些挑战突显了在面向用户的应用程序中部署 GPT-3 时进行严格测试和道德考虑的重要性。