Генеративная языковая модель GPT-3 работает на основе алгоритма машинного обучения. 1 На этапе обучения в нейронную сеть модели вносят обширные примеры предложений и текстов. 1

Модель прогнозирует возможности одного слова после понимания уже имеющегося текста. 1 Алгоритм вычисляет возможность следующего слова на основе условной вероятности слова. 1 Например, если предложение начинается так: «Я делаю банановый коктейль, а самое главное, что мне нужно — это __», то самым подходящим и разумным словом будет «банан». 1

GPT-3 кодирует то, что узнаёт при обучении, в 175 миллиардов чисел, называемых параметрами. 2 Эти числа используются для расчёта того, какой токен генерировать при каждом запуске. 2

Некоторые возможности GPT-3:

• Генерация текста. 3 Модель может создавать связные и осмысленные тексты на заданную тему. 3 Например, она может писать научные статьи, художественные произведения или техническую документацию. 3
• Ответы на вопросы. 3 Модель способна отвечать на вопросы, предоставляя точную и релевантную информацию. 3 Это делает её полезной для создания чат-ботов и виртуальных ассистентов. 3
• Перевод текста. 3 GPT-3 может переводить текст с одного языка на другой, что открывает возможности для создания многоязычных приложений и сервисов. 3
• Завершение текста. 3 Модель может дополнять начатый текст, что полезно для автозаполнения и подсказок при написании. 3 GPT-3 способна анализировать начальный фрагмент текста и предлагать логическое продолжение. 3