AI 又進(jìn)化了。

　　你正在設(shè)計(jì)網(wǎng)頁，我要一個(gè)“長得像西瓜的按鈕”——

　　然后機(jī)器就自動(dòng)生成了這個(gè)：

　　還可以做其它制定：

　　大字寫：歡迎來到我的通訊頁，底下一個(gè)藍(lán)色的訂閱按鈕。

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

　　你跟它說：我要一個(gè)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(jī)器就可以理解你的意思，然后生成代碼，最終實(shí)現(xiàn)效果。

　　實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能的程序員，自己都忍不住驚呼：簡(jiǎn)直太酸爽了！

　　AI 能如此理解人話，善解人意，是因?yàn)榇竺ΧΦ难芯繖C(jī)構(gòu) Open AI 又開發(fā)了第三代語言模型 GPT3，并開放了申請(qǐng)使用。

　　GPT-3，1750 億參數(shù)，45TB 訓(xùn)練數(shù)據(jù)

　　2020 年 5 月 29 日，知名 AI 研究機(jī)構(gòu) OpenAI 公布了其下一代文本生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）的研究論文。

　　這是一款無監(jiān)督式 Transformer 語言模型，作為 GPT-2 的后繼，GPT-3 完整版的訓(xùn)練規(guī)模包含了 1750 億個(gè)參數(shù)，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(xué)習(xí)模型 Turing NLP 的幾十倍，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)更是達(dá)到了驚人的 45 TB。

　　OpenAI 表示，GPT-3 已經(jīng)成功地實(shí)現(xiàn)了某些 “元學(xué)習(xí)” 任務(wù)，比如不同語言之間的翻譯，它可以自動(dòng)抽象及提煉輸入輸出的內(nèi)容。

　　同 GPT-2 相比，GPT-3 在基準(zhǔn)測(cè)試的成績有了大幅提高，預(yù)訓(xùn)練 GPT-3 需要幾千 petaflop/s-days，而 GPT-2 的這個(gè)數(shù)字是幾十。OpenAI 對(duì)此表示，它的表現(xiàn)或許已經(jīng)接近現(xiàn)有 NLP 方法的上限。

　　與此同時(shí)，OpenAI 還公布了一個(gè)基于 GPT-3 的 API 產(chǎn)品，外界預(yù)期，如果 GPT-3 表現(xiàn)出高度的穩(wěn)定性和實(shí)用性，這將成為其走向全面商業(yè)化運(yùn)作的第一步。

　　猶記得，GPT-2 推出的時(shí)候，OpenAI 還遮遮掩掩拿出一個(gè)半成品供大家使用，認(rèn)為它具備一定 “危險(xiǎn)” 性，很可能被人濫用產(chǎn)生不良后果。如今終于可以大大方方地開放使用申請(qǐng)，以便進(jìn)一步迭代和挖掘潛能。
OpenAI 對(duì)商業(yè)化方面有這樣的表述：首先，將技術(shù)產(chǎn)品變現(xiàn)，將更好地反哺產(chǎn)品本身的研發(fā)、優(yōu)化。

　　其次，GPT-3 API 的很多基礎(chǔ)模型非常龐大，需要大量的專業(yè)知識(shí)和性能優(yōu)異的機(jī)器，這將導(dǎo)致小公司或個(gè)人無法從中獲益，而大企業(yè)實(shí)現(xiàn)壟斷的局面。

　　最后，假如出現(xiàn)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(huì)與內(nèi)測(cè)用戶一起，預(yù)防可能的危害行為，以及制定相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。

　　簡(jiǎn)直像“擁有智能”

　　獲得試用的程序員們，就像擁有了超級(jí)外掛。

　　可以生成一個(gè)郵件助手，只要輸入關(guān)鍵字，就可以生成完整的回復(fù)。

　　比如，你收到了一封郵件，有人想給你的項(xiàng)目投資 10 萬美元。你想的簡(jiǎn)單粗暴：謝謝，不用，我們接受投資 15 萬起，項(xiàng)目的預(yù)估市場(chǎng)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(fèi)時(shí)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(duì)話，做了一個(gè)圖靈測(cè)試。

　　Q: 你最喜歡的動(dòng)物是什么?

　　A: 我最喜歡的動(dòng)物是狗。

　　Q: 為什么？

　　A: 因?yàn)楣酚种艺\又友善。

　　Q: 狗可能會(huì)情緒不好的兩個(gè)理由是什么？

　　A: 狗情緒不好的兩個(gè)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(dòng)物？

　　A: 動(dòng)物沒有三條腿因?yàn)樗鼈儠?huì)跌倒。

　　它還可以挑戰(zhàn)更困難的問題：

　　這 5 個(gè)關(guān)于重量比較的問題中，GPT-3 回答對(duì)了 4 個(gè)。把烤面包機(jī)誤認(rèn)為比鉛筆輕。

　　如果在正常問題中，摻雜一些反常識(shí)的問題，它會(huì)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(huì)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(huì)意識(shí)到提問不對(duì)勁，只會(huì)老老實(shí)實(shí)地作答，而且也不會(huì)說“我不知道”。
雖然它有時(shí)候會(huì) “說出” 讓人驚艷的句子，像個(gè)機(jī)靈鬼：

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

　　OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人：GPT-3 被吹捧太過了

　　從其表現(xiàn)來看，GPT-3 確實(shí)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(fù)雜需求和不同的表達(dá)方式，并給出基本滿意的結(jié)果。

　　但與此同時(shí)也存在著另外一種聲音，認(rèn)為 GPT-3 并沒有實(shí)現(xiàn)真正的創(chuàng)新，只是 GPT-2 的放大版。

　　1750 億，的確在 transformer 參數(shù)數(shù)字方面是一個(gè)極大的飛躍，但縱觀其基礎(chǔ)架構(gòu)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(xù)。

　　對(duì)此，OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人 Sam Altman 試圖淡化對(duì) GPT-3 的吹捧之風(fēng)。

　　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(rèn)它仍然存在某些嚴(yán)重的弱點(diǎn)，有時(shí)候也會(huì)犯非常愚蠢的錯(cuò)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(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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