疫情期间你和TA怎么样了?
上半年的疫情,让很多朋友,恋人都不得不相隔两地,我在海淀头,君在朝阳尾,日日思君不见君,只能...
这个时候有个GPT-3陪你,看星星看月亮,从诗词歌赋谈到人生哲学。岂不美哉。
还玩什么恋与制作人啊,直接申请一个API接口,和GPT-3聊天就好了。未来,纸片人 GPT-3的电子男女朋友,市场潜力巨大。
他有时候很直男,总是讲一些蹩脚的玩笑哄你开心,尬聊的样子真可爱。
如果说最近computer science圈子里什么最火,那非GPT-3莫属。
简单来说,GPT-2 和 GPT-3 都是一种续写文本的 AI 模型,开头给几句提示,后面的故事全靠他的语言模型一点一点续写。思路顺畅,很少遇到「写作瓶颈」。
GPT-3 是著名人工智能科研公司 OpenAI 开发的文本生成 (text generation) 人工智能,相关论文在5月份发表,当时就以天文数字级别的1750亿参数量引发了巨大轰动。
对于语言模型来讲,大小真的很重要。要知道,人的大脑也才只有860亿个神经元。
API开放了以后,各路网友脑洞大开,让GPT-3写代码,做简历,简直是比男朋友还管用。
一切皆文本的时代要来了!
写SQL画图表搞运维做PPT,GPT-3 要成精!GPT-3不是被玩坏了,而是玩出了新高度。
你可能还停留在GPT-3惊人的文本生成能力,但看了下面这些应用,你一定会被震撼到,「找老黄买显卡来不及了,赶快申请API,我要开发自己的GPT应用」!
给GPT-3一个提示,融入各种融入流行文化的表情包就到手了。
为什么你的图表这么low,别人做的可视化却贼漂亮,只能强行解释一波,「不会写代码,好看的图表都是代码写的」。现在有了GPT-3,就不用解释了,只需把你的数据喂给GPT-3,不用Excel表格,嘴说就行!
「3个苹果,5个梨,2个橙子」,bang!精美的Dash 图表就生成了。
向老板汇报工作要做PPT,只需要把文本一复制,就能生成合适的演示文稿。
「增删改查」工程师已哭晕在厕所。
吃了3000亿token的GPT-3,内部如何工作的?将包含3000亿个token的文本喂给GPT-3进行无监督训练,目前OpenAI已经完成了这一壮举。你现在看到的所有实验都来自于这个庞大且昂贵的模型。据估计,它花费的成本高达460万美元。
我们再来看看它的训练细节,GPT-3在所有文本中进行滑动,每滑动一个窗口就会生成大量示例。
GPT-3如何处理「robotics」这个单词并产生「A」 呢?
想写一个从a到b的积分,如果不给提示,GPT-3直接返回原文了,但是,如果你输入个例子,告诉它你想把自然语言翻译为LaTeX,那GPT-3就心领神会了,完美输出了f(x)从a到b的积分公式。
OpenAI 的CEO Sam Altman讲,他把GPT-3展示给一个10岁的小男孩儿,他当即说自己想进入人工智能领域。
一名开发者认为,GPT-3 确实让我预感到,在未来10年内,AI有望通过图灵测试。图灵测试目的就是测试机器是否具备人类智能。
但业界也纷纷传出声音,认为GPT-3有过誉之嫌。Altman在一条推特中谦逊地表示,「GPT-3的宣传最近太过火了,确实让人印象深刻,但它仍然有严重的弱点,有时会犯非常愚蠢的错误。人工智能将改变世界,但 GPT-3只是一个非常早期的惊鸿一瞥。我们还有太多问题需要解决。」
也有网友提出GPT-3并非是全知全能,对长篇大论理解能力差,逻辑推理也绕不过几个弯,还是没法给美国执业医师考试USMLE写解析,暂时没法取代内科大夫.....
还想取代内科大夫,要啥自行车?
新智元也就GPT-3是否具有认知智能等问题,采访了一位NLP领域的资深技术专家,他认为GPT-3跟认知智能还是有点距离,但GPT-3做到了few-shot learning,GPT-3 模型本身就已经学习到了大量的经验,给一些小样本做个微调,这种做法和BERT 很像,而成绩主要归功于Transformer,分布式学习 长距离依赖,单就原理上来说,没有本质的突破。
而网友展示的例子背后,也说不定有多少bad case。
认知智能的定义很宽泛,目前也没有形成统一。理解,自主决策,可思考我认为是其中的几个核心点,GPT-3展现出来的推理能力只是认知智能的一种表现形式。
反而是近两年逐渐兴起的知识图谱,在推理智能上表现出了一定潜力,知识图谱增强了认知智能的可解释性(路径可知),但目前在算力、模型、数据上还存在很大的缺陷,还有很长的路要走,要时刻保持清醒。
从长期来看,构建大规模的知识图谱数据,将知识图谱学习和深度学习结合起来是一个重要趋势。
不论是否过誉,GPT-3都预示着一种可以想见的未来。就算GPT-3的理解能力不能和人类划等号,但在人类永恒的交流欲望面前,GPT-3,一个温柔,情绪稳定,老实肯干,懂得分析和思考的AI也许终有一天会胜过人类的陪伴。
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