來源：量子位

蕭簫 發(fā)自 凹非寺

量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

現(xiàn)在，GPT-3每天都生產(chǎn)約45億個(gè)詞！

用來做什么？

例如，讓曾經(jīng)“只能看不能撩”的動(dòng)畫角色，通過GPT-3，隔空與你對(duì)話：

甚至ta還能看著自己出演的電影，和你“吐槽”電影里面的情節(jié)：

但GPT-3可不會(huì)只和你一個(gè)人聊天，它還同時(shí)做著不少事情。

畢竟，它現(xiàn)在可是個(gè)大忙人。

每天生產(chǎn)45億個(gè)詞

據(jù)OpenAI報(bào)道，目前已有超過300個(gè)APP用上了GPT-3。

事實(shí)上，GPT-3就像是一個(gè)“大型文字生產(chǎn)機(jī)”，每天平均得產(chǎn)出約45億個(gè)詞。

而且，這個(gè)量還會(huì)越來越大。

具體用在什么地方？

分析需求、洞察情緒、扮演虛擬角色、充當(dāng)搜索引擎……

只要是語言模型能做到的事情，GPT-3都能做，也還做的不錯(cuò)。

例如，扮演虛擬角色。

來自寓意科技（Fable）的研究人員，就將動(dòng)畫《Wolves in the Walls》中的角色Lucy，改造成了VR虛擬人。

在互動(dòng)過程中，動(dòng)畫角色Lucy，就能通過GPT-3和你進(jìn)行對(duì)話：

又例如，做成語義搜索引擎。

由于GPT-3可以捕捉到一段文本中的關(guān)鍵語義信息，Algolia公司就“征用”了它，便于更好地理解用戶所搜索的內(nèi)容。

用210萬篇新聞稿對(duì)GPT-3進(jìn)行測試后，Algolia聲稱，其搜索精度可以達(dá)到91%甚至更高。

此外，GPT-3能準(zhǔn)確回答問題的概率，幾乎是BERT的四倍。

對(duì)此，Algolia公司表示：

“相比我們自己的語義搜索，GPT-3能識(shí)別文本中更深層的上下文信息，并在幾秒鐘內(nèi)給出答案。”

為了讓GPT-3更好地適應(yīng)各種任務(wù)，OpenAI的工作人員也在不斷地改進(jìn)它。

不斷進(jìn)化的GPT-3

GPT-3目前已經(jīng)增加了許多新功能。

其中之一，就是回答端口（answer endpoint）。

采用這一功能的話，你只需要將相關(guān)信息告訴GPT-3，例如文檔、或者數(shù)據(jù)庫，它就能代替你回答客戶的問題。

這一功能，可以被用來構(gòu)造客服bots之類的APP，而且無需經(jīng)過微調(diào)。

然后，GPT-3現(xiàn)在還包括分類端口（classification endpoint）、增強(qiáng)搜索端口（enhanced search endpoint）。

在這些功能中，GPT-3能直接幫你匹配相關(guān)模型、autoML解決方案，或者是更好的搜索算法。

除此之外，GPT-3還推出了了提示庫。

這個(gè)庫包含幾十個(gè)相關(guān)APP設(shè)計(jì)的示例，用戶可以直接利用這些進(jìn)行編程。

最后，GPT-3也設(shè)置了相關(guān)的內(nèi)容過濾器。

為了避免其被濫用、或是產(chǎn)生偏見，OpenAI的研究人員給GPT-3用上了內(nèi)容過濾器。

利用這一過濾器，就可以將文本分類成安全、敏感和不安全幾類。

網(wǎng)友：邊拉邊吃

在OpenAI公布的這一結(jié)果后，許多網(wǎng)友更期待用上GPT-3了。

“去年7月我就申請(qǐng)了，結(jié)果等到現(xiàn)在！”

但也有網(wǎng)友認(rèn)為，這種現(xiàn)象令人擔(dān)憂。

因?yàn)镚PT-3正在成為生產(chǎn)垃圾郵件、虛假信息的最佳選擇，更何況以每天45億個(gè)詞的速度。

也有網(wǎng)友表示，這種情況下，更要做好分離，不然后果難以想象。

然而，如果GPT-3每天都得生產(chǎn)45億個(gè)詞的話，那么不久的將來，它也許就得開始用自己寫的東西訓(xùn)練。

有網(wǎng)友吐槽：簡直像是邊拉邊吃……

確實(shí)讓人有種不好的預(yù)感。

參考鏈接：

[1]https://openai.com/blog/gpt-3-apps/

[2]https://weibo.com/1402400261/K88ut928T

[3]https://news.ycombinator.com/item?id=26600588

（聲明：本文僅代表作者觀點(diǎn)，不代表新浪網(wǎng)立場。）