所有计算能力的成本

训练 GPT-3 的成本估计在 400 万至 1200 万美元之间，并且似乎会 所有计算能力的成  随着模型大小而线性增长。因此，我们可以推断，一个 15-20 万亿参数的模型需要 3 亿至 13 亿美元的投资。

其承诺是，只要给出一些文本任务的示例，模型就可以在无需再训练的情 所有计算能力的成  况下达到人类水平，因此可以称为通用人工智能——也就是说，它不是使用示例作为训练数据来改变大脑中的突触，而是通过“处理”任务来弄清楚如何完成任务。通常，没有示例的任务描述就足够了。

一些警告

虽然这只是粗略的趋势线拟合，但仍存在几个 手机号码数据 注意事项：1）小错误可能导致推断中出现数量级效应，2）不能保证现有趋势保持不变，3）目前还不清楚是否有足够的文本可以继续扩大目前的做法。甚至作者也指出潜在的缺点模型中写道：

“本文描述的一般方法的一个更根本的局限性——扩大任 深入探讨数字媒体规划 何类似 LM 的模型，无论是自回归还是双向的——是，它最终可能会遇到（或可能已经遇到）预训练目标的限制。”

更令人担忧的是

因此，尽管 GPT-3 执行的任务对于大多数机器来说 非 印度尼西亚号码列表 线性 都很困难，甚至人类有时，它们似乎不太可能深入探究人类的能力，比如复杂的编程、小说写作或复杂的战略推理。 ，与之前的许多其他人工智能一样，它很容易产生带有性别、民族、性取向和种族偏见的语言。