2024-12-26 科技 0
GPT-3实测者Max Woolf提醒我们：理性面对AI巨兽的期待
在5月29日，OpenAI发布了关于GPT-3的论文，展示了他们下一代基于Transformer的文本生成神经网络。与前代GPT-2相比，这款模型参数翻了117倍，达到1750亿！然而，在众多观众惊叹声中，这款AI并未引起广泛讨论，因为其参数规模和对算力的要求都太过庞大。
数据科学家Max Woolf最近发表了一篇测试AI“怪兽”GPT-3的总结文章，并强调要保持理性的预期。通过API，可以编写脚本向GPT-3发送请求，并获得其生成的文本。例如，可以使用以下命令调用API：
curl https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions -H Content-Type: application/json -H Authorization: Bearer -d {prompt: This is a test, max_tokens: 5}
这将返回包含text字段信息，即根据输入提示所生成的文本。
作为曾探索GPT-2并正在开发相关工具的人士，Woolf非常希望亲自测试一下GPT-3是否真的能提供更好的文本质量。他还发布了一个GitHub repo，其中包含一个Python脚本用于查询API，以及许多示例文本及其输出。
Woolf通过GPT-3生成了一些有趣用例，如输入提示“独角兽说英语”，得到如下输出：
In a shocking finding, scientist discovered a herd of unicorns living in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. Even more surprising to the researchers was the fact that the unicorns spoke perfect English.
他还通过Twitter展示了如何使用GPT-3构建布局生成器和React代码生成器。这项技术虽然令人兴奋，但也存在局限，比如无法阅读预编程文本，因此只能旁观而不能参与进去。
尽管如此，Woolf仍然鼓励大家保持理性的期待，对于这项技术来说，它还有很长的一段路要走。在公布后，只有几位博客作者（如Gwern和Kevin Lacker）给予了一些关注，而直到病毒式传播推特出现时，它才开始受到更多关注。此推特展示了人们可以用它做什么：
This is so exciting! I built a layout generator using GPT-3. You just describe what you want any layout and it will auto-generate the corresponding JSX code for you!
随后的推特则是用来演示如何用此技术快速生成React代码：
Hey there! I'm GPT-3, an AI text generation neural network from OpenAI!
Unfortunately, I'm not perfect. I have many issues such as lack of attention and inability to read pre-programmed text so I can only stand by and watch...
