Модель GPT-3 обрабатывает человеческие запросы в контексте решения задач в два этапа: 2

1. Предварительная подготовка. 2 Модель анализирует огромные объёмы текстовых данных интернета. 2 Используя самоконтролируемый подход к обучению, GPT-3 учится предсказывать последующее слово в данном контексте. 2 Этот процесс обеспечивает модели всестороннее понимание языка и контекста. 2
2. Тонкая настройка. 2 На этом этапе модель проходит дальнейшее обучение по конкретным задачам или областям. 2 Для этого ей предоставляют помеченные данные для контролируемого обучения, что позволяет модели генерировать желаемые результаты на основе заданных входных данных. 2

После обучения GPT-3 использует приобретённые знания о языковых паттернах и понимании контекста для создания текста, максимально имитирующего человеческое письмо. 2 При представлении подсказки или входных данных модель использует механизмы самоконтроля для анализа взаимосвязей между словами. 2 В результате на выходе получается связный и контекстуально релевантный текст. 2

Например, с помощью GPT-3 можно упростить сбор статистики о пользователях сайта или сервиса. 5 Достаточно сформулировать на естественном языке, какая информация нужна, и алгоритм выдаст готовый кусок кода для работы с базой данных. 5