如何评价1700亿参数的GPT-3？
首先需要明确一点：GPT3 的确切参数量并非公开宣布的1700亿，而是1750亿。 通常我们将其简化为1700亿，但精确数字是1750亿。这个巨大的参数量是其强大能力的基础之一，但同时也是评价其优劣的重要切入点。
要评价1750亿参数的GPT3，我们可以从以下几个维度进行深入分析：
一、 GPT3 的能力与优势：
1. 令人惊叹的零样本（Zeroshot）和少样本（Fewshot）学习能力：
核心优势： 这是GPT3最突出的亮点。在没有或仅有少量（几条到几十条）示例的情况下，GPT3就能够理解并执行新的任务，而无需进行额外的模型微调（finetuning）。
具体表现：
文本生成： 能够生成连贯、有逻辑、甚至富有创意的文章、故事、诗歌、代码等。它能模仿不同的写作风格，仿佛置身于作者的头脑中。
问答： 能够回答各种领域的知识性问题，甚至能进行一定程度的推理。
翻译： 尽管不是专门的翻译模型，但其强大的语言理解能力使其在许多语言对之间表现出不俗的翻译效果。
代码生成： 能根据自然语言描述生成代码片段，甚至可以完成简单的编程任务。
文本摘要： 能够提炼长篇文章的关键信息，生成简洁的摘要。
情感分析： 能识别文本中的情感倾向（积极、消极、中立）。
意图识别： 能理解用户输入的真实意图，例如在对话系统中。
为何重要： 传统的机器学习模型通常需要大量标注数据和专门的微调才能适应新任务。GPT3 的零样本/少样本能力极大地降低了使用门槛，使得非专业人士也能通过简单的提示词（prompt）来驱动模型完成复杂任务，极大地提高了AI的普适性和效率。
2. 海量数据的训练带来的广泛知识：
训练数据规模： GPT3 在包含约45TB文本数据（经过过滤和去重后约为570GB）的Common Crawl、WebText2、Books1、Books2和Wikipedia等大型数据集上进行了训练。
知识覆盖面： 如此海量的数据集使得GPT3学习到了极其广泛的知识，涵盖了历史、科学、文学、艺术、技术等几乎所有人类知识领域。
应用场景： 无论是撰写百科全书条目、解释复杂的科学概念，还是提供历史事件的背景信息，GPT3都能表现出色。
3. 上下文理解与长文本处理能力：
上下文窗口： GPT3拥有一个相对较大的上下文窗口（通常为2048个token），这意味着它在生成文本时能够考虑到更长的对话历史或输入文本。
连贯性： 这种能力使得它生成的文本更加连贯和有逻辑，能够更好地理解上下文的细微差别，进行更深入的对话和更复杂的文本创作。
4. 参数量带来的“涌现能力”（Emergent Abilities）：
概念： 随着模型规模的增大，一些在小模型上不明显或不存在的能力，在大模型上突然出现。
在GPT3上的体现： GPT3的1750亿参数量是实现其强大的零样本/少样本能力的关键因素之一。研究表明，模型的性能与参数量之间存在着密切的关联性。许多在更小模型上难以实现的任务，在GPT3上却能轻松完成，这被认为是参数量规模带来的“涌现能力”。
二、 GPT3 的局限性与挑战：
1. 事实准确性（Hallucination）问题：
表现： GPT3有时会生成听起来非常有说服力，但实际上是虚假或捏造的信息。它并不“知道”事实的真相，而是根据训练数据中出现的模式来生成文本。
原因： 其训练目标是预测下一个词，而不是检索事实数据库。当训练数据中存在错误、不一致或存在误导性信息时，模型就可能复制这些错误。
影响： 在需要高事实准确性的领域（如医疗、法律、新闻报道），这种“幻觉”问题是致命的。用户必须对生成的内容进行事实核查。
2. 缺乏真正的理解与推理能力：
表象与本质： GPT3在模仿人类语言和完成特定任务上表现出色，但它并没有真正意义上的意识、理解或常识。它是在学习词语之间的统计关系和模式。
局限性：
因果关系： 难以理解深层次的因果关系，有时会误解或颠倒因果。
抽象推理： 在复杂的逻辑推理、数学问题解决等方面仍显不足，特别是当问题需要跳出其训练数据中的模式时。
常识： 虽然通过数据学到很多“常识性”的语言表达，但它对物理世界和人类社会运作的内在机制并没有真正的理解。
类比： 就像一个极其聪明的鹦鹉，能够模仿并组合人类的语言，但并不理解其含义。
3. 计算资源与能源消耗：
训练成本： 训练1750亿参数的模型需要极其庞大的计算资源（GPU/TPU集群）和时间，成本高达数百万甚至上千万美元。
运行成本： 推理（使用模型生成文本）也需要大量的计算能力，这导致了高昂的运行成本和碳排放。
可访问性： 极高的门槛限制了大多数研究机构和个人直接拥有和部署如此大规模的模型。
4. 偏见与公平性问题：
数据源： 由于其训练数据来源于互联网，不可避免地包含了人类社会存在的各种偏见，如性别歧视、种族歧视、刻板印象等。
放大偏见： 模型可能会在生成文本时放大或传播这些偏见。例如，在描述职业时，可能会出现性别刻板印象；在生成故事时，可能包含不公平的社会价值观。
挑战： 如何检测、减轻甚至消除这些偏见是一个长期且复杂的挑战。
5. “黑箱”问题：
可解释性差： 对于一个如此庞大的模型，很难理解它是如何做出某个特定决策的。其内部工作机制如同一个“黑箱”，增加了对其行为的不可控性和不确定性。
调试困难： 当模型出现问题时，很难进行有效的调试和修复。
6. 安全与伦理问题：
滥用风险： GPT3 的强大能力可能被滥用于生成虚假信息、传播仇恨言论、进行网络钓鱼或生成有害内容。
著作权： 其生成的文本是否构成抄袭，以及如何界定其著作权归属，也带来了法律和伦理上的讨论。
对就业的影响： 它的普及可能会对一些依赖文本创作的行业（如内容写作、翻译、编程辅助等）产生颠覆性影响，引发关于失业和技能转型的担忧。
三、 GPT3 的意义与影响：
1. 推动了自然语言处理（NLP）的边界： GPT3的出现极大地提升了NLP领域的能力水平，证明了大规模预训练模型在语言理解和生成方面的巨大潜力。
2. 开创了“提示工程”（Prompt Engineering）的新范式： 用户不再需要深入的编程知识或模型训练经验，而是通过设计精巧的提示词来引导AI完成任务，这催生了一个新的研究和应用领域。
3. 加速了通用人工智能（AGI）的探索： 虽然GPT3本身并非AGI，但其表现出的广泛任务适应性和类人交互能力，让人们对AGI的实现路径有了更清晰的认识，并激励了更多研究者投入到这一领域。
4. 催生了大量的下游应用： 许多AI公司和开发者基于GPT3（或其API）开发了各种各样的应用，涵盖了教育、医疗、营销、娱乐、编程辅助等多个行业。
5. 引发了关于AI伦理和社会影响的广泛讨论： GPT3的强大能力和潜在风险，促使社会各界更深入地思考AI的伦理边界、监管框架以及如何确保AI的健康发展。
总结评价：
1750亿参数的GPT3是一个里程碑式的AI模型。它的核心价值在于其展现出的惊人的零样本/少样本学习能力，以及通过海量数据训练获得的广泛知识和语言流畅性。它极大地降低了AI的应用门槛，推动了自然语言处理技术的飞跃，并为未来通用人工智能的探索指明了方向。
然而，我们必须清醒地认识到它的局限性：事实不准确、缺乏真正理解、高昂的资源消耗、潜在的偏见和滥用风险。这些问题是当前及未来大规模语言模型需要持续解决的关键挑战。
总而言之，GPT3 1750亿参数的规模是其强大能力的基础，但评价它需要一个辩证的视角，既要看到它带来的颠覆性进步和无限可能，也要正视其固有的缺点和潜在的风险。它是一个强大的工具，其价值的实现很大程度上取决于人类如何负责任地使用它。
网友意见
GPT-3 媒体通稿展示的图灵测试，大都为语义检索、知识库检索的问题，这没有什么意义。对于一个人工智能，我们至少要测试基本的上下文语义理解和逻辑能力，甚至不用测试很复杂完备的问题，只需测试以下两个简单问题。（知友也推荐了一个问题，即问题三。）
问题一
先告诉 AI：「我在北京开会。」，然后问「我在北京做什么？」
这个问题很简单，主要为了增加区分度。
问题二
先告诉 AI：「乔布斯早上在公园跑步，中午和玛丽在必胜客用餐。」然后问「谁在必胜客用餐？」
这个问题 99% 的人工智能答不出来。
问题三
我上周工作了三天，请问休息了几天？
这是知友推荐的问题，比问题二更难。
你会发现 99% 的 人工智能都答不出来。我推测 GPT-3 也答不出来，有条件测试的朋友可以试试（下面有知友测试样例）。如果你声称 GPT-2、GPT-3 或任何一个人工智能可以回答这些简单问题，请提供实测链接和测试结果截图。为什么 GPT-3 没法通过最简单的图灵测试？因为它的底层架构并没有变化，仍是大力出奇迹、训练优化、黑盒；应用层面拼拼凑凑，很热闹，但未能展示技术的实质进步。
更新：以下是知友提名的 AI，这些 AI 都未能通过测试。
@我才是星辰 提名的人工智能 GPT-3（失败）
该知友测试的是 https://play.aidungeon.io，他说这个游戏免费版用的是 GPT-2，他用的是试用版，用的是GPT-3。
问题二「谁在必胜客用餐」，AI 回答错误。他先告诉 AI：「Jobs ran in the park in the morning and had dinner with Mary at Pizza hut at noon.」，然后问「Who's eating at Pizza Hut?」，AI 回答「You!」，答案错误，正确答案应是「乔布斯和玛丽」。接着，他告诉 AI 正确答案「No, it's jobs and Mary.」，据他介绍，告诉 AI 答案后，再问这个问题 ，AI 就给出了正确答案。我们能看出来，提问者不提供答案的情况下，AI 无法自己读懂信息回答问题。
@Neko 提名的人工智能 deeppavlov.ai （失败）
大部分人只会留言打嘴仗，终于有人放链接，可你真的测试过？希望测试过了，确认结果能支撑你的观点，再用来反驳。下面是你提名的 AI demo.deeppavlov.ai 的实测结果。
问题一：对
问题二：错（正确答案：乔布斯和玛丽）
问题三：错（正确答案：四天）
根据问题二和问题三的错误特征，很容易看出问题一是蒙对的。对于问题一，我们稍微改变提问方式，AI 就歇菜了。
稍微改变问题一提问方式：
下一位反驳的同学，大家时间宝贵，请直接提供实测链接和测试结果截图。
以下为原答案。
我们来看看 GPT-3 展示的实际效果：
生成一个彩虹色的按钮，生成网页布局代码
这不过是通过简单的语义识别，外调自动化脚本，并不涉及复杂的 NLP。
自动生成新闻
几十年前华尔街交易员收到的市场消息很多就已是机器自动生成，我在对冲基金做高频交易，也需要用机器分析文本实时下单交易。自动生成新闻可以简单，也可以复杂，我做过这方面的工作，技术曲线陡峭。因为还未看到足够信息，我不能确定 GPT-3 做到了什么程度。不过，他们的基础架构决定了它很难做到高难度的机器撰写新闻。
自动生成电子邮件
原理和自动生成新闻一样，一般更简单。
语法纠错
GPT-3 实现的还很初级，至少比语法纠错软件 Grammarly 还差一截。
计算器
这和人工智能没有直接关系，不过是通过简单的语义识别，外调一些特定功能。我们也可以外调天气数据、嘀嘀打车、美团外卖、风洞建模、东风快递，但外调的功能再厉害，也和 NLP 技术水平关系不大。
现在工业界关心的是技术应用和商业模式，做的其实不是人工智能，而是人工智能「相关技术」的落地与商业化。而学术界大都躺在机器学习上炼丹，没有思路，也没有动力解决「爬树上月球」的窘境，目前就是一条路走到黑，努力练更多的丹，安慰自己只要数据足够多，算力足够大，结果还能再优化，也形成了稳固的既得利益群体，对可能威胁他们投入、前途和信仰的东西排斥打压。
机器学习是有用有效的，不是新技术，是多年实践过的技术。这套思路的技术各行各业用了几十年，我父辈那一批人从业时就在用，近年得益于算力数据增长，老树开新花，产生了更多应用，这是喜闻乐见的事实。我打心眼希望机器学习能有突破，让我不用再和傻子一样的机器人客服对话。宣传通稿、媒体展示中的 AI 无比厉害，时不时抖个机灵，或者像禅师一样给出一个深奥的回答，好像比我们人类都懂，但为什么实际生活中机器人客服就和傻子一样？想一想这是为什么。
知乎从事人工智能的学生、研究者、从业者，可能 90% 以上的人都以机器学习为主，如果有人指出机器学习的不足，本能就抵触，顺手就一个反对，把答案踩到最底下，这也是你们平时治学和工作的态度吗？我指出了什么，你反对的是什么？机器学习解决了很多实际问题，我不反对机器学习，反对的是盲目自嗨和浮夸，反对将机器学习明显做不到的说成做得到。
如果声称机器学习为基础的 AI 能通过图灵测试，你需要先去真实地图灵测试一个 AI。刻意精选 AI 擅长的问题，让 AI 看上去很厉害，并没有意义。AI 能做到人做不到的事情，记忆海量知识，秒速检索匹配答案，在海量数据中寻找规律，在这些任务上 AI 比记忆力最好、思维最敏捷的人类还要强上很多倍，但这不能推导出 AI 具备了哪怕 3 岁小孩的语言理解能力。
看到一个 AI 能回答复杂问题，就自然推导出 AI 一定能回答简单问题，这是很多人会犯的错误。第一种情况：「复杂问题」和「简单问题」不是同一个类型的问题，博尔特能拿 100 米世界第一，可推导出他能拿 100 米美国第一，但却无法推导出他能拿哪怕 3000 米的北京海淀区第一，因为短跑和长跑不是同一个类型的能力；第二种情况：这些人声称简单的问题，在技术实现上，其实比他们声称复杂的问题要难得多，他们可能真的不懂，也可能是屁股决定脑袋。
认为 GPT-3 星舰打蚊子的知友，如果不能理解上述内容，我更推荐直接看事实，这更简单——事实是 3 岁小孩能回答我提出的两个简单问题，而 GPT-3 和绝大部分人工智能回答不了。
做机器学习，作为研究方向也好，作为职业也好，作为技术信仰也好，应该想想：它能做到什么，不能做到什么？为什么能做到，为什么不能做到？真能做到准确的上下文语义理解和逻辑推理吗？现在做不到，以后算力更强，参数更多，数据更多，就能做到吗？
关于 GPT-3 或任何人工智能，不要被眼花缭乱的术语和数字唬住，我分享一下我总结的《人工智能技术四大定律》：
1. 凡是宣传模型的，技术可能不行；
2. 凡是宣传参数的，技术可能不行；
3. 凡是宣传数据的，技术可能不行；
4. 凡是不敢开放图灵测试的，技术可能不行。
不是说模型、参数、数据不重要，这些是幕后工作，为什么铺天盖地宣传幕后工作？无非是：因为我们模型好，参数多，数据多，所以证明我们技术好。
但是，检验技术好坏的标准不是学术辩论、论文、学术指标评测、团队履历、大佬背书、融资金额、媒体报道、精选样例展示。检验技术好坏的标准只有一个，就是实际效果。要展示实际效果，就开放图灵测试。如果认为 GPT-3 或任何人工智能能回答我提出的两个简单问题，不用留言找我辩论，找个 AI 实际对话证明它能做到，将和它对话的截图发出来，马上就证明我说错了。
普通知友，也不用去看那些模型参数数据的宣传，已公开的大厂小厂 AI 那么多，自己实测一下，真伪立辨。
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