人工智慧模型GPT-3自從5月問世以來，關於她學會新技能的新聞，幾乎每一、兩週就會冒出來，一下子會寫論文，一下子可以發推特、陪顧客聊天、解數學，最近甚至開始寫程式、設計使用者介面。
你一定會好奇，為何GPT-3什麼都能學得會？
首先，GPT-3並非獨生子，她之前有兩個哥哥姊姊GPT與GPT-2，而後有Image GPT，並且，未來勢必還會有許多的弟弟妹妹誕生。
創造出GPT家族的OpenAI實驗室，之所以會做這系列的研發，從一開始就是要訓練出一個泛用的人工智慧。所以GPT什麼都能做，這是設計者的原意。
GPT是Generative Pre-trained Transformer的簡稱，翻成白話文，就是預先訓練好，可以用來產生資料的一種Transformer模型。
所謂Transformer模型，並不是指模型本身會變化，而是指模型會對資料進行轉換，來產生所謂「關注度」，進而用關注度來產生預測的結果。
這的確很難懂。沒關係，人類也不太了解大腦的實際運作方式，但這不影響你去了解它的功能、特性與限制。
GPT-3所做的預先訓練，有點像我們考試前的準備一樣，先閱讀包括維基百科、書籍等在內，共45TB的海量人類文字資料，把其中所有上下文間的相關性，分析記錄成1750億個參數，正如同我們做重點筆記一樣。
因此，當你給她一段文字，GPT-3可以查找她的筆記，寫出後面「應該」出現的文字。
換言之，GPT-3從頭到尾沒有「學會」任何知識，她只是把人類文字當作一個個的點，在一個極大維度的空間中，去標註它們的相對座標。
因此，當你告訴她要從哪幾個維度去查找時，她可以很快告訴你陸續找到的文字。
因為她讀過的文字量太大了，即使是非常冷門的維度，也都難不倒她。因此她所表現出的樣子，就像個什麼領域都可以舉一反三的聰明學生。
值得我們思考的是，2020年的GPT-3就已經擁有這種程度，那麼，2030年的GPT-13，又將會到達什麼樣的新境界？
（責任編輯：劉佳俐）
天下總主筆陳良榕專欄。半導體狂熱、科技巨頭謀略的最犀利解讀
看懂科技大勢，獨家解讀
請查看您的信箱，我們將寄送驗證信給您，確保未來信件會送到您的信箱
