1 月 9 日消息，2020 年 6 月，在訓練約 2000 億個單詞、燒掉幾千萬美元后，史上最強大 AI 模型“生成型已訓練變換模型 3”(GPT-3)一炮而紅。

這個 OpenAI 打造的語言 AI 模型宛如萬能選手，只有你想不到的畫風，沒有它輸不出的文案，既能創(chuàng)作文學，能當翻譯，還能編寫自己的計算機代碼。任何外行人都可以使用這一模型，幾分鐘內(nèi)提供示例，就能獲得想要的文本產(chǎn)出。

據(jù)新華社，美國加利福尼亞大學洛杉磯分校的研究人員發(fā)現(xiàn)，在衡量智力的一系列推理測試中，自回歸語言模型 GPT-3 的成績明顯優(yōu)于普通大學生。

該程序利用深度學習生成類似人類語言的文本。GPT-3 有很多用途，包括語言翻譯和為聊天機器人生成文本等，其有 1750 億個參數(shù)，是目前規(guī)模最大、功能最強的語言處理人工智能模型之一。

這里突然想到，OpenAI 的 ChatGPT 似乎也實現(xiàn)了類似效果，雖然它依然基于 GGPT-3，但這一模型被業(yè)內(nèi)稱為“GPT-4” ，這也是硅谷研究實驗室推出的第四代語言模型，對全世界的搜索引擎、作家、編碼人員、教授以及 Nickelback 構成了生存威脅。

當然，根據(jù)大多數(shù)專家的意見，與即將發(fā)布的 GPT-4 主版本相比，ChatGPT 現(xiàn)版本只能說是一個開胃小菜。

加州大學研究者認為，這類大型語言模型重新引發(fā)了關于在提供足夠訓練數(shù)據(jù)的情況下人類認知能力是否更強的爭論。特別令人感興趣的是這些模型能夠零樣本地推理新問題，而無需對這些問題進行任何直接訓練。

研究人員指出，在人類認知中，這種能力與類比推理能力密切相關，而他們在一系列類比任務上對 GPT-3 進行了直接比較，包括與 Raven 的漸進矩陣密切相關的新型基于文本的矩陣推理任務，最終發(fā)現(xiàn) GPT-3 表現(xiàn)出了驚人的抽象模式歸納能力，在大多數(shù)情況下匹配甚至超越人類的能力。

最終結果表明，諸如 GPT-3 之類的大型語言模型已經(jīng)獲得了一種“新興能力”，可以為廣泛的類比問題找到零樣本解決方案。