AI 又進化了。

　　你正在設計網頁，我要一個“長得像西瓜的按鈕”——

　　然后機器就自動生成了這個：

　　還可以做其它制定：

　　大字寫：歡迎來到我的通訊頁，底下一個藍色的訂閱按鈕。

　　對黑字不滿意？可以加一個“in red”（large text in red），就變成紅色字體。

　　你跟它說：我要一個彩虹色的按鈕！

　　它就能給你集齊七種顏色。

　　做到這些，一行代碼都不要寫！只需要講人能聽懂的話，機器就可以理解你的意思，然后生成代碼，最終實現效果。

　　實現這個功能的程序員，自己都忍不住驚呼：簡直太酸爽了！

　　AI 能如此理解人話，善解人意，是因為大名鼎鼎的研究機構 Open AI 又開發了第三代語言模型 GPT3，并開放了申請使用。

　　GPT-3，1750 億參數，45TB 訓練數據

　　2020 年 5 月 29 日，知名 AI 研究機構 OpenAI 公布了其下一代文本生成神經網絡 GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）的研究論文。

　　這是一款無監督式 Transformer 語言模型，作為 GPT-2 的后繼，GPT-3 完整版的訓練規模包含了 1750 億個參數，是前者的 117 倍，是今年 2 月份微軟剛剛推出全球最大深度學習模型 Turing NLP 的幾十倍，其訓練數據更是達到了驚人的 45 TB。

　　OpenAI 表示，GPT-3 已經成功地實現了某些 “元學習” 任務，比如不同語言之間的翻譯，它可以自動抽象及提煉輸入輸出的內容。

　　同 GPT-2 相比，GPT-3 在基準測試的成績有了大幅提高，預訓練 GPT-3 需要幾千 petaflop/s-days，而 GPT-2 的這個數字是幾十。OpenAI 對此表示，它的表現或許已經接近現有 NLP 方法的上限。

　　與此同時，OpenAI 還公布了一個基于 GPT-3 的 API 產品，外界預期，如果 GPT-3 表現出高度的穩定性和實用性，這將成為其走向全面商業化運作的第一步。

　　猶記得，GPT-2 推出的時候，OpenAI 還遮遮掩掩拿出一個半成品供大家使用，認為它具備一定 “危險” 性，很可能被人濫用產生不良后果。如今終于可以大大方方地開放使用申請，以便進一步迭代和挖掘潛能。
OpenAI 對商業化方面有這樣的表述：首先，將技術產品變現，將更好地反哺產品本身的研發、優化。

　　其次，GPT-3 API 的很多基礎模型非常龐大，需要大量的專業知識和性能優異的機器，這將導致小公司或個人無法從中獲益，而大企業實現壟斷的局面。

　　最后，假如出現了濫用的情況，我們有能力從源頭切斷其使用。并且，我們將會與內測用戶一起，預防可能的危害行為，以及制定相應標準。

　　簡直像“擁有智能”

　　獲得試用的程序員們，就像擁有了超級外掛。

　　可以生成一個郵件助手，只要輸入關鍵字，就可以生成完整的回復。

　　比如，你收到了一封郵件，有人想給你的項目投資 10 萬美元。你想的簡單粗暴：謝謝，不用，我們接受投資 15 萬起，項目的預估市場有 90 億。

　　雖然話一下就能說清楚，但是寫郵件有各種格式，還要考慮社交辭令，這些都要花費時間和精力。讓 AI 幫你吧。

　　“我不確定你是不是注意到了，但是我們的投資至少 15 萬美元起。我不確定 10 萬美元足夠可以參加這一輪投資。但是我很高興你愿意出這么多……”

　　是不是一下就 “得體” 了，完全像 “人” 寫的。

　　它有多智能呢，有人和 GPT-3 對話，做了一個圖靈測試。

　　Q: 你最喜歡的動物是什么?

　　A: 我最喜歡的動物是狗。

　　Q: 為什么？

　　A: 因為狗又忠誠又友善。

　　Q: 狗可能會情緒不好的兩個理由是什么？

　　A: 狗情緒不好的兩個理由是要么它餓了，要么它熱了。

　　Q: 長頸鹿有多少眼睛？

　　A: 長頸鹿有兩只眼。

　　……

　　Q: 為什么沒有三條腿的動物？

　　A: 動物沒有三條腿因為它們會跌倒。

　　它還可以挑戰更困難的問題：

　　這 5 個關于重量比較的問題中，GPT-3 回答對了 4 個。把烤面包機誤認為比鉛筆輕。

　　如果在正常問題中，摻雜一些反常識的問題，它會怎么回答？

　　GPT-3 能回答出長頸鹿有 2 只眼睛，蜘蛛有 8 只眼。但是卻會說：你的腳有兩只眼，太陽有一只眼，刀片有一只眼。

　　好像它不會意識到提問不對勁，只會老老實實地作答，而且也不會說“我不知道”。
雖然它有時候會 “說出” 讓人驚艷的句子，像個機靈鬼：

　　圖有人用 GPT-3 做了一個隨機的句子生成器，這是隨意輸入單詞得到的一個“警句”

　　OpenAI 聯合創始人：GPT-3 被吹捧太過了

　　從其表現來看，GPT-3 確實很好地支持了多種形式的輸入，并且能較 “人性化” 地理解各種復雜需求和不同的表達方式，并給出基本滿意的結果。

　　但與此同時也存在著另外一種聲音，認為 GPT-3 并沒有實現真正的創新，只是 GPT-2 的放大版。

　　1750 億，的確在 transformer 參數數字方面是一個極大的飛躍，但縱觀其基礎架構并沒有太大變化，從某種意義上說，把它叫做 GPT-3 也挺合理的：它的確是 GPT-2 的延續。

　　對此，OpenAI 聯合創始人 Sam Altman 試圖淡化對 GPT-3 的吹捧之風。

　　他在 Twitter 表示：GPT-3 的吹捧太過了，雖然感謝大家的贊美，但不可否認它仍然存在某些嚴重的弱點，有時候也會犯非常愚蠢的錯誤。GPT-3 的水平仍處于早期階段，我們距離真正的人工智能世界還有很長的距離。

　　-End-

　　參考：

　　https://lacker.io/ai/2020/07/06/giving-gpt-3-a-turing-test.html

　　https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenAI第三代超强NLP模型能设计网页能写邮件，图灵测试能闯几关？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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