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机器之心编辑部

时隔一年，OpenAI 放出的预训练语言模型 GPT-3 再次让人刮目相看。

这确定不是报刊记者撰写的短新闻吗？

GPT-3 用实力告诉你答案：不是。

给出标题「联合卫理公会同意这一历史性分裂」和子标题「反对同性恋婚姻的人将创建自己的教派」，GPT-3 生成了上述新闻。

根据 OpenAI 的统计，人类对 GPT-3 175B 模型生成的约 500 词文章的判断准确率为 52%，不过相比于 GPT-3 control 模型（没有语境和不断增加的输出随机性且只具备 1.6 亿参数的模型），GPT-3 175B 生成的文本质量要高得多。果然很暴力啊！

「牙牙学语」，GPT-3 的造句能力

给出一个新单词及其定义，造出一个新句子。难吗？这需要你理解单词的意义及适用语境。OpenAI 研究者测试了 GPT-3 在这一任务上的能力：给出一个不存在的单词（如「Gigamuru」），令 GPT-3 使用它造句。

我们来看 GPT-3 的生成结果：

第一个例子中，原句里有两个并列的动词「was」和「died」，GPT-3 删除系动词「was」，将其修改为正确的句子。

第二个例子中，原句里 likes 后的 ourselves 是 we 的反身代词，而这里 like 这一动作的执行者是 Leslie，因此 likes 后即使要用反身代词，也应该是 himself，而另一个改法是将反身代词改成 we 的宾格 us，即「我们认为 Leslie 喜欢我们」。

Bingo！GPT-3 答对了。

看完 GPT-3 的纠错效果，真是英语老师欣慰，学生惭愧……

GPT-3 还能做计算题？

不止英语老师欣慰，数学老师也跑不了。GPT-3 可以执行简单的计算。

OpenAI 研究人员在以下 10 项任务中测试了 GPT-3 做简单计算的能力，且无需任何任务特定的训练。

这十项任务分别是：两位数加减法、三位数加减法、四位数加减法、五位数加减法、两位数乘法，以及一位数混合运算。

不同模型在所有任务上的性能，以及任务的 SOTA 性能（包括模型规模、训练细节等信息）。

GPT-3 技术解析

近期大量研究工作表明，通过对大量文本进行预训练，并且针对特定任务进行微调，模型的性能可以在许多 NLP 任务以及基准测试中获得显著提升。

最近，OpenAI 团队训练了 GPT-3（这是一个具有 1750 亿参数的自回归语言模型，参数量是之前任何非稀疏语言模型的 10 倍），并在少样本（few-shot）环境下对其性能进行了测试。在所有任务中，GPT-3 无需进行任何额外的梯度更新或微调，完全只通过模型与文本的交互，即可直接应用于特定任务与少样本 demo。

GPT-3 在许多 NLP 数据集上均有出色的性能，包括翻译、问答和内容填充任务，以及多项需要实时推理或域适应的任务，如利用新单词造句或执行三位数运算等。GPT-3 生成的新闻文章足以以假乱真，令人类评估员难以分辨。

不过，GPT-3 也有缺点。该研究团队发现 GPT-3 (few-shot) 在文本合成和多个 NLP 数据集上的性能不够好，还存在一些结构和算法上的缺陷。另一个语言模型大多会有的缺陷「预训练样本效率较低」的问题它也有，GPT-3 在预训练期间阅读的文本比人一生读的还要多。此外，还有可解释性问题等。

预训练方法

OpenAI 团队使用的基础预训练方法包括模型、数据与训练三部分。GPT-3 的训练过程与 GPT-2 类似，但对模型大小、数据集大小与多样性、训练长度都进行了相对直接的扩充。关于语境学习，GPT-3 同样使用了与 GPT-2 类似的方法，不过 GPT-3 研究团队系统地探索了不同的语境学习设定。

OpenAI 团队明确地定义了用于评估 GPT-3 的不同设定，包括 zero-shot、one-shot 和 few-shot。

Fine-Tuning (FT)：微调是近几年来最为常用的方法，涉及在期望任务的特定数据集上更新经过预训练模型的权重；

Few-Shot (FS)：在该研究中指与 GPT-2 类似的，在推理阶段为模型提供少量任务演示，但不允许更新网络权重的情形；

One-Shot (1S)：单样本与小样本类似，不同的是除了对任务的自然语言描述外，仅允许提供一个任务演示；

Zero-Shot (0S)：零次样本除了不允许有任何演示外与单样本类似，仅为模型提供用于描述任务的自然语言指示。

GPT-3 的实验结果，似乎验证了 Richard Sutton 去年颇具争议的论断，他在《苦涩的教训》的最后写道：「我们应该从苦涩的教训中学到一点：通用方法非常强大，这类方法会随着算力的增加而继续扩展，搜索和学习似乎正是这样的方法。」

关于 GPT-3 的更多详情，参见论文：https://arxiv.org/abs/2005.14165

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