GPT-3 是一种大型语言模型，旨在通过预测基于训练期间学习的模式的单词序列来生成类似人类的文本。 其文本生成能力由其规模（1750 亿个参数）及其训练数据的多样性（包括书籍、网站和其他公开可用的文本）定义。 这使得 GPT-3 能够在广泛的主题上生成连贯且与上下文相关的输出，从技术文档到创意写作。 该模型可以处理诸如回答问题、编写代码、总结内容或模拟对话等任务，使其成为开发人员将自然语言处理集成到应用程序中的通用工具。
GPT-3 功能的一个实际例子是它能够从自然语言描述中生成代码片段。 例如，开发人员可以输入一个提示，例如“编写一个 Python 函数，按特定键对字典列表进行排序”，GPT-3 可能会输出一个可行的解决方案。 同样，它可以起草电子邮件、创建文档，甚至可以根据用户指令生成 JSON 等结构化数据格式。 另一个优势是它对不同语气和风格的适应性。 如果被要求编写产品描述，GPT-3 可以根据提示调整其输出以匹配正式、随意或技术语言。 但是，结果的质量在很大程度上取决于任务定义的清晰程度——模糊的提示通常会导致不太可靠的输出。
尽管 GPT-3 具有优势，但开发人员应考虑其局限性。 首先，它有一个令牌限制（大多数版本为 4,096 个令牌），这意味着它无法一次处理或生成非常长的文本。 例如，总结一份 50 页的文档需要将文本分成较小的块。 其次，虽然 GPT-3 可以模仿事实准确性，但它可能会生成听起来合理但不正确的信息，尤其是在小众主题方面。 例如，它可能会编造虚构的 API 端点或错误地陈述历史事件。 最后，该模型缺乏实时知识更新——其训练数据仅包括截至 2023 年 10 月的信息。对于需要最新数据的应用程序（如新闻摘要）使用 GPT-3 的开发人员需要使用外部来源对其进行补充。 了解这些限制有助于设计有效利用 GPT-3 同时降低风险的系统。