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

• Большой объём обучающих данных и параметров. 13 GPT-3 был обучен на 175 миллиардах параметров, что значительно больше, чем в предыдущих моделях. 13 Это привело к резкому увеличению производительности. 1
• Способность выполнять задачи с небольшим количеством обучающих данных. 1 В отличие от предыдущих моделей, GPT-3 мог достаточно хорошо справляться с задачами, которые он видел всего несколько раз во время обучения. 1
• Универсальность и гибкость модели. 4 Обычно модели искусственного интеллекта создаются для одной цели, под которую изначально заточены все параметры и датасеты. 4 GPT-3 более гибкий, его можно использовать для решения практически любых задач, сформулированных на английском языке. 4
• Использование обобщаемой информации. 3 GPT-3 использует информацию, полученную на основе больших объёмов данных, вместо того, чтобы полагаться на алгоритмы обучения, специфичные для конкретных задач. 3