GPT-3，或生成式预训练Transformer 3，是由 OpenAI 开发的大型语言模型。它旨在通过预测序列中基于上下文的下一个单词来生成类似人类的文本。该模型是 GPT 系列的一部分，并使用 Transformer 架构，该架构并行处理文本而不是顺序处理文本，使其能够更有效地处理文本中的长程依赖关系。 GPT-3 拥有 1750 亿个参数，明显大于早期模型，使其无需特定于任务的训练即可执行各种任务，例如回答问题、编写代码或总结文本。开发人员可以通过 API 与 GPT-3 交互，将其功能集成到聊天机器人或内容生成工具等应用程序中。
该模型通过分析其训练数据中的模式来工作，其中包括来自书籍、网站和其他来源的大量公开文本。例如，如果您输入一个编程问题，GPT-3 可能会通过识别其训练数据中类似示例的模式来生成代码片段。但是，它并不“理解”人类意义上的内容 - 它会计算概率以确定最可能的下一个单词。这种方法允许灵活性，但也意味着输出可能不一致。开发人员经常微调模型或使用提示工程（仔细制作输入提示）来提高特定用例的准确性，例如从自然语言请求生成 SQL 查询。
尽管具有强大的功能，但 GPT-3 也有局限性。它可能会产生有偏差或不正确的输出，因为它反映了其训练数据中的模式，其中可能包括过时或不准确的信息。例如，它可能会生成听起来合理的代码，但其中包含细微的错误或安全漏洞。此外，该模型缺乏 2021 年末训练截止日期之外的真实世界背景，因此它无法回答有关近期事件的问题。使用 GPT-3 的开发人员必须实施安全措施，例如代码验证检查或过滤不适当的内容，并考虑数据隐私等伦理影响。虽然功能强大，但 GPT-3 最好用作增强人类专业知识而不是取代它的工具。