这几天轰动硅谷的 GPT-3 是什么来头？

相信不太了解 AI 的朋友这几天也或多或少看到了一些关于 GPT-3 的重磅消息，甚至有媒体称其为 “继比特币之后又一个轰动全球的现象级新技术”。

请注意，现在站在你面前的是：互联网原子弹，人工智能界的卡丽熙，算力吞噬者，黄仁勋的新 KPI ，下岗工人制造机，幼年期的天网 —— 最先进的 AI 语言模型 GPT-3。

OpenAI 方面表示： “我们在 cuDNN 加速的 PyTorch 深度学习框架上训练所有AI模型。每个模型的精确架构参数都是基于 GPU 的模型布局中的计算效率和负载平衡来选择的。所有模型都在微软提供的高带宽集群中的 NVIDIA V100 GPU 上进行训练。”

根据微软早前公布的信息，我们发现微软给 OpenAI 提供的这台超级计算机是一个统一的系统，该系统拥有超过 285000 个 CPU 核心，10000 个 GPU 和每秒 400G 的网络，是一台排名全球前 5 的超级计算机。

在国外，“ 拿到 GPT-3 测试资格 ” 已经成为了一个“炫富”的新梗……

当然也有早期成功抢到测试资格的用户。因为 GPT-3 是一个史无前例的庞大语言模型，所以几乎所有可以用文字表达的工作它都能胜任，你可以指导它回答问题、写文章、写诗歌、甚至写代码。

首先来看最基本的语言表达功能，下面是网友用 GPT-3 开发的自动回复邮件工具，只需要输入几个简要的回复关键词，GPT-3 就能自动生成一篇文笔流畅的回复邮件：

网友 Faraar Nishtar 调用 GPT-3 写了一个小工具，能直接输入自然文字生成他想要的 SQL 查询代码：

网友 Sharif Shameem 开发出了一个新产品 Debuild。这是一个调用了 GPT-3 API 的网页 app 快速生成器，在输入框里用自然语言进行描述，它就可以快速输出你想要的用户界面，比如输入“生成一个像西瓜一样的按钮”:

对于产品经理或前端设计师，只需要在设计软件 Figma 中加入 GPT-3 插件，就可以打字生成你想要的前端效果：

也有开发者给 GPT-3 做了图灵测试，结果发现它的回答很有意思：

“如果在十年前用同样的问题做测试，我会认为答题者一定是人。现在，我们不能再以为 AI 回答不了常识性的问题了。”

古人云，“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。” 从人类历史到软件代码，庞大的 GPT-3 模型囊括了互联网中很大一部分用文字记录下来的人类文明，这些记录造就了其强大的文字任务处理能力。

AI 语言模型参数量级近年来呈指数倍发展，随着在摩尔定律下人类设备算力的提升，在未来的某一天，或许真的将会出现一个无限接近熟读人类历史所有文明记录的超级模型，届时是否会诞生出一个真正的人工智能呢？

最后引用神经网络之父、图灵奖获得者 Geoffrey Hinton 早前对 GPT-3 的一番评论：

“ 鉴于 GPT-3 在未来的惊人前景，可以得出结论：生命、宇宙和万物的答案，就只是 4.398 万亿个参数而已。”

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