从应用程序生态系统的角度来看，GPT-3的灵活性使其具有吸引力。您可以使用它来完成您可以用语言想象的任何事情。可以看到的是，初创公司已经开始探索使用GPT-3为下一代NLP应用程序提供动力。这个链接是Cherry Ventures的Alex Schmitt编写的很有意思的GPT-3产品列表。

这些应用程序中有许多是面向消费者的，例如“情书生成器”，但是还有更多的技术应用程序，例如“ HTML生成器”，是面向企业的。当企业考虑如何以及在何处将GPT-3纳入其业务流程时，医疗保健，财务和视频会议会是其中最有希望的早期使用案例。

对于医疗，金融服务和保险行业的企业来说，减少研究人员的工作量是一项巨大的需求。这些领域中的数据呈指数增长，面对这种增长高峰，要保持行业中的领先地位变得异常困难。基于GPT-3的NLP应用程序可以抓取最新的报告，论文，结果等，并根据上下文总结主要观点，从而节省研究人员大量宝贵时间。

随着在新冠疫情大流行，视频会议和远程医疗变得越来越重要，我们已经看到用于视频会议的NLP工具的需求快速增长。GPT-3提供了不仅是编写单个会议的脚本和做笔记的能力，而且还可以生成“太长；无需阅读”的摘要。

尽管有这些令人鼓舞的用例，但GPT-3应用程序生态系统的主要障碍是模仿者可以轻松复制使用GPT-3的API开发的任何应用程序。

使用GPT-3的API的每个人都将获得针对相同数据进行预训练的相同NLP模型，因此唯一的区别是企业利用它来精调数据以适用于专门化用例。您使用的数据调整得越精细，越能显示出结果的与众不同也越精致。

这是什么意思？拥有比竞争对手更多的用户或更多数据的大企业将更好地利用GPT-3提供的服务。GPT-3不会导致颠覆性的创业公司。但凭借现有的优势，它将允许企业和大型企业优化其产品。

使用GPT-3的API构建的应用程序才刚刚开始触及可能的用户案例。我们尚未看到开发出有趣的概念验证的生态系统。这样的生态系统如何挣钱和成熟发展仍然是一个悬而未决的问题。

在这种情况下进行差异化需要进行微调，所以我希望企业在某些NLP任务中采用GPT-3的通用化模型，而对于更具体的NLP任务则使用非通用模型（例如PEGASUS）。

此外，随着大型NLP参与者之间参数数量的指数增长，我们可以看到用户在生态系统之间的转移，取决于竞争中谁处于领先地位。

无论GPT-3应用程序生态系统是否成熟，或者是否已被其他NLP模型所取代，企业都应该对创建高度有效的NLP模型变得相对容易而感到兴奋。他们应该探索用例，并考虑如何利用市场中的地位来快速改善客户用户体验，并增强业务流程。

原文链接：https://venturebeat.com/2021/02/27/gpt-3-were-at-the-very-beginning-of-a-new-app-ecosystem/

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