OpenAI GPT-3 Playground 是一个基于 Web 的界面，旨在用于试验 GPT-3 语言模型。它提供了一个用户友好的环境，开发人员可以在其中输入文本提示、调整设置，并观察模型如何实时生成响应。与为集成到应用程序而构建的 API 不同，Playground 侧重于测试和原型设计。 用户可以调整诸如温度（控制随机性）或最大令牌（限制响应长度）之类的参数，以查看这些调整如何影响输出。 例如，设置较低的温度可能会使模型的答案更加集中，而增加温度可能会导致更多创意或变化多样的回复。
开发人员可以使用 Playground 来探索 GPT-3 在特定任务中的功能，而无需编写代码。 例如，构建聊天机器人的开发人员可以通过在 Playground 中模拟对话来测试模型如何响应用户查询。 另一个示例是生成代码片段：通过输入诸如“编写一个 Python 函数来计算斐波那契数”之类的提示，该模型可以生成可用的代码，然后开发人员可以对其进行优化。 该界面还允许比较不同的 GPT-3 模型（例如，Davinci 与 Curie），以评估它们在摘要或翻译等任务中的性能。 这种动手实验可以帮助开发人员了解如何有效地构建提示，并确定哪些设置最适合他们的用例。
虽然 Playground 非常适合原型设计，但它也有局限性。 它并非为高容量使用或生产工作流程而设计，这些都需要 API。 该工具还强制执行速率限制以防止滥用，这意味着开发人员无法直接在界面中测试大规模应用程序。 但是，它是学习 GPT-3 行为的实用起点。 例如，开发人员可以使用 Playground 来调试提示未产生预期输出的原因、调整参数，然后将工作配置导出到 API 代码。 通过提供即时反馈和低代码环境，Playground 降低了探索 AI 驱动的文本生成的障碍，使其成为设计过程早期开发人员的宝贵资源。