、代码和图像（再次通过编码），即之前已经存储了能够执行任务所需的所有数据。执行他们的任务。
事实上，OpenAI 已经为这种新算法提供了从 Wikipedia 和 Common Crawl 收集的超过 500 GB 的文本信息，这是一个巨大的数字档案，其中包含从各种网页收集的 PB 级数据：从《纽约时报》的文章到帖子的 Reddit 。如果我们将 GPT-3 与它的大哥 GPT-2 进行比较，那么 GPT-3 所“训练”的海量数据就更令人惊讶了。
GPT-2 凭借 15 亿个参数，在 2019 年赢得了为理解和复制人类语言而开发的最大人工智能的地位。仅仅一年后，GPT-3就被开发出来，其算法达到了1750亿个参数的惊人数量。
基于机器学习（还包括我们之前讨论的深
度学习子类别）的人工智能模型的力量是 乐队数据库 根据开发人员设法在其中实现的数据量来精确衡量的。
一旦弄清楚这一点，就很容易理解为什么去年 GPT-3 的发布引起了如此多的炒作。
GPT-3 有什么作用？
GPT-3 是自然语言处理（意大利语为 NLP 或 PNL）的成果，即研究人类与计算机之间交互的语言学、信息技术和人工智能的分支。特别是，该领域涉及如何对计算机进行编程来识别和分析以自然语言（人类的语言）编写的大量数据。
GPT-3的主要功能实际上是文本理解和处理。
这个强大的工具可以创建任何具有语言结构 您可以查看的工作 的东西——这意味着它可以回答问题、写论文和诗歌、总结文本、记笔记甚至编程（相当于编写代码）。
网上有大量的GPT-3演示可以展示它的实际 太原手机号码表 应用。其中一些是由 debuild.co 网站提供的，由于算法的集成，该网站允许您仅通过对您想要实现的目标的简单描述来生成 Web 应用程序（例如待办事项列表）。
正如您在这里所看到的，GPT-3 可以在短短几秒钟内生成完整的工作代码。
