Чем отличается генеративная модель GPT-3 от предыдущих версий?

Некоторые отличия генеративной модели GPT-3 от предыдущих версий:

• Большой объём обучающих данных. vk.com {7-host} Для обучения GPT-3 использовали набор из 175 миллиардов параметров, что привело к резкому увеличению производительности по сравнению с GPT-2, где количество параметров составляло 1,5 млрд. vk.com {7-host}
• Способность выполнять задачи с небольшим количеством обучающих данных. vk.com В отличие от предыдущих моделей, GPT-3 могла достаточно хорошо справляться с задачами, которые она видела всего несколько раз во время обучения. vk.com
• Универсальность и гибкость. trends.rbc.ru Обычно модели искусственного интеллекта создаются для одной цели, под которую изначально заточены все параметры и обучающие данные. trends.rbc.ru GPT-3 более гибкая, её можно использовать для решения «практически любых задач», сформулированных на английском языке. trends.rbc.ru
• Способность к few-shot learning и zero-shot learning. systems-analysis.ru Модель могла выполнять широкий спектр задач обработки естественного языка, включая перевод, суммаризацию, ответы на вопросы, написание эссе и даже программирование, основываясь лишь на нескольких примерах в текстовом запросе или вообще без примеров. systems-analysis.ru