GPT-3 全称“Generative Pre-trained Transformer - 3”， 参数高达 1750“亿”个，是微软和 OpenAI 联合推出的超级人工智能。

简单地说，GPT-3 作为一个自监督模型，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务。GPT-3 本质上是一个预训练自然语言处理模型，能够同时完成自然语言理解、文本生成、文本总结、自动问答、机器翻译、算术运算和代码生成等多种任务。GPT-3 的面世有望帮助开发者更加快速地构架和部署自然语言处理应用程序，也拓宽了更多不同领域不同知识背景的用户使用 AI 模型的可能性。 

GPT 系列作为 OpenAI 开发的一系列大型预训练语言模型，是基于 Transformer 算法的复杂堆叠、超大量的训练语料与数以亿计的模型参数训练出的一系列生成式预训练语言模型。 

与传统的自然语言处理（NLP）有监督模型不同，GPT 先通过充满多样性的大量数据进行无监督预训练，然后再将带有标签的数据集给入预训练模型中进行有监督微调。GPT 强化了模型从大量无标签原始文本中学习语言或语义本身的能力，并在模型有广泛语言学能力的基础上提供部分有标签数据对特定任务进行微调。这一方面解决了大多数 NLP 任务中高质量标签数据量少的问题，另一方面建立了一个真正从语言学角度理解自然语言的模型。 

GPT-3 作为 GPT 系列的第三代模型，是 Transformer 算法在 800 万网页数据集的基础上训练而成的。GPT-3 与前两代模型相比，在模型参数量以及预训练数据量上进行了几百倍的扩充，从 GPT-2 的 15 亿参数与 40GB 数据量扩展到了如今的 1750 亿参数与 45 TB 的预训练数据。这在很大程度上增强了 GPT 系列在语言理解能力上的提升，形成了现如今爆红的 GPT-3 服务，并为后续的 ChatGPT 等生成式自然语言模型提供基础。 

OpenAI 提供四种主要的 GPT-3 模型。其中 Davinci 是功能最强大的模型，Ada 是速度最快的模型。以下详细介绍了每种模型的特点以及适用场景：

虽然通常情况下 Davinci 是功能最强大的 GPT-3 模型，但其它模型也能够非常出色地执行某些任务，并且有着明显的速度或者成本优势。比如，Curie 模型也可以执行许多与 Davinci 相同的任务，但速度更快，并且成本仅为 Davinci 的十分之一。 

模型选择建议

▸▸▸  当我们在选择模型时，最好是在实验阶段先使用 Davinci, 确保我们能使用 GPT-3 先得到一个最好的结果，明确正确的使用方向。一切正常之后，我们就可以继续尝试其它模型，看看是否能以更低的延迟和更优的成本选择获得相同的结果。 

▸▸▸  有大量优质（指人工审核/达标的）数据的情况下，建议选择低复杂度的模型，精度或许能媲美 Davinci，且 ROI 更高。 

▸▸▸  如果是分类/归纳这类相对简单的任务，建议选择 Ada 模型。

▸▸▸  如果数据量不大（几百）或质量不保证（如未经校准的数据）的情况下，建议选择 Davinci 模型。 

Azure GPT-3 Playground 的使用界面非常简洁，我们只需要在文本框中输入提示语或需要 GPT-3 分析的内容，等待 GPT-3 根据提示返回相应结果即可。

如图所示，我希望 GPT-3 能根据我的产品介绍构思一些合适的产品名称，GPT-3 返回的绿色高亮部分即为分析结果。 

以下介绍了 OpenAI API 中一些重要的组件：

直接将提示和文本给到 GPT-3，让 GPT-3 自行理解提示并给出回答： 

通过给 GPT-3 一个简单示例，让模型了解我们想要的输出形式以及风格，从而给出回答：

通过给 GPT-3 一些简单的示例，让模型了解我们想要的输出形式以及风格，从而给出回答：

GPT 和 Open AI 可以帮助收集并分析玩家信息及游戏进程等数据，从而动态生成符合场景条件的 NPC，让玩家能够更自然且更真实地与游戏中的 NPC 进行互动。

GPT 强大的语义理解、文本生成和文本总结等能力，能更好地协助客服完成自动交易，并更自然地与客户聊天。