2024-12-26 科技 0
数据科学家Max Woolf的GPT-3实测报告：理性预期与API探索
在5月29日，OpenAI发布了关于GPT-3的论文，揭示了他们下一代基于Transformer的文本生成神经网络。新模型参数规模扩大到1750亿，是前任“史上最大语言模型英伟达”（Megatron）的两倍，但只有GPT-3十分之一。然而，在众多围观者中，GPT-3并未引发广泛技术讨论，其巨大的参数和对算力的需求让大部分人只能远观。
Max Woolf，一个经验丰富的数据科学家，被邀请测试AI“怪兽”GPT-3，并撰写了一篇总结文章，以提醒大家保持对GPT-3和OpenAI API的理性预期。这篇文章提供了如何使用API编写脚本向GPT-3发送请求，并获取其生成文本的示例。
作为开发者，他非常想亲自测试一下GPT-3生成文本质量是否真的那么出色。在获得许可后，他发布了一个GitHub repo，其中包含用于查询API以及许多文本提示及其输出示例。他还通过GitHub repo展示了如何使用Python脚本来调用API，以及几个有趣用例，比如输入“独角兽说英语”。
Woolf还利用自己的推特账户分享了一些自己通过GPT-3生成的小笑话，这些笑话是完全原创且基于数据科学主题。这些内容展现了他对于这个强大的工具潜力的一种理解，同时也提醒我们要保持理性的态度去期待它能带来的改变。
虽然公布之后没有太多宣传，但Sharif Shameem在Twitter上分享的一个视频展示了人们可以用什么方式真正地利用这个工具。视频中展示了一个布局生成器，它可以根据描述自动生成JSX代码，这让很多人感到惊讶。
此外，Shameem又在Twitter上分享了一条视频，用到了React代码，也证明着这项技术具有极高的灵活性和可能性。此类消息为那些对未来可能性的好奇心驱使的人们带来了无限激动，而对于那些希望深入挖掘这一领域潜力的人来说，则是一个不容错过的大门开启时刻。
