此外，人工智能采用“无监督学习”方法，无需针对特定任务进行预训练。以下是这一切的详细运作方式： 架构： GPT-3 基于 Transformer 架构，Vaswani 等人在《Attention Is All You Need》论文中介绍了该架构。
2017 年。Transformer 的架构采 阿塞拜疆 whatsapp 数据库 力机制，允许模型并行处理输入数据，使其能够高效地处理序列，例如自然语言。 预训练： GPT-3 在一个巨大的数据集上进行“预训练”，其中包括来自各种来源的各种文本，例如书籍、文章和网站。
在预训练阶段，模型学习根据先前的单词预测序列中的下一个单词。此过程使模型能够广泛理解语法、上下文和单词之间的关系。 参数： GPT-3是一个庞大的模型，拥有1750亿个参数。参数是模型在训练和推理过程中用于进行预测的可学习权重。
大量参数使 GPT-3 能够捕获数据中的复杂模式和细微差别。 微调：在对大量文本进行预训练后，GPT-3 针对特定任务进行了微调。微调涉及在更专业的数据集上训练模型，以执行翻译、总结、问答等任务。