В чем основные отличия архитектуры GPT-3 от предыдущих моделей искусственного интеллекта?

Некоторые основные отличия архитектуры GPT-3 от предыдущих моделей искусственного интеллекта:

• Большой объём обучающих данных и параметров. vk.com vc.ru GPT-3 был обучен на 175 миллиардах параметров, что значительно больше, чем в предыдущих моделях. vk.com vc.ru Это привело к резкому увеличению производительности. vk.com
• Способность выполнять задачи с небольшим количеством обучающих данных. vk.com В отличие от предыдущих моделей, GPT-3 мог достаточно хорошо справляться с задачами, которые он видел всего несколько раз во время обучения. vk.com
• Универсальность и гибкость модели. trends.rbc.ru Обычно модели искусственного интеллекта создаются для одной цели, под которую изначально заточены все параметры и датасеты. trends.rbc.ru GPT-3 более гибкий, его можно использовать для решения практически любых задач, сформулированных на английском языке. trends.rbc.ru
• Использование обобщаемой информации. vc.ru GPT-3 использует информацию, полученную на основе больших объёмов данных, вместо того, чтобы полагаться на алгоритмы обучения, специфичные для конкретных задач. vc.ru