gpt-n（GPT⑶的50种玩法告诉你，它很酷，但是没有通过图灵测试）gpt⑶ 太疯狂了

 

作者 | 青 暮编辑 | 丛 末自从OpenAI开放GPT⑶的API以来，没有少人争相申请试用后获得了“门票”，并相继在社交网络上推送自己的试用成果，引发了人们对GPT⑶的热烈讨论。

AI科技评论发现了1个GitHub项目，上面展示了GPT⑶的多种玩法，整整50种，包括用GPT⑶生成网页、图表、代码、文本以及推理其中令人吃惊的是，GPT⑶能生成Keras编写的卷积神经网络的代码，还能应对程序员面试、回复邮件、写积分表达式、回答物理问题。

特别是，网友还对它进行了1场图灵测试，而GPT⑶表现得还没有错但是，GPT⑶真的通过图灵测试了吗？别急，我们先来看看它有哪些精彩的应用，AI科技评论为同手机壁纸学们展示了该GitHub中的16个demo，大部分demo源于推特上的视频。

1被玩high的GPT⑶1、根据描述生成HTML布局和代码用语言来做网页，有听说过吗？这个应用可以根据输入的自然语言描述生成HTML网页布局，以及相应代码例如，我们输入“创建1个长得像西瓜的按钮”，就生成了下图中绿皮红瓢的原型按钮。

或者输入“welcome to my newsletter的大号字体”，就生成了下图中的红色大号字体

令人诧异的是，当你输入“史上最丑emoji”，应用给出的答案竟然是它~

有那么丑嘛？！

2、根据描述创建UI设计或者用语言来做手机UI设计？这个应用只需要输入文字描述，就可以生成相应的UI界面，手机壁纸跟上1个类似，没有过界面更适应手机操作系统例如，我们输入“客户部分标题为‘Trusted by’，客户分别是：Twitter、Airbnb、OpenAI、Notion和Airtable”，应用就能生成1排应用的图标，而且跟官方图标相同。

或者我们输入“创建1个带照相机图标、Photo为标题、信息图标的导航栏，在应用中发送照片，每张照片有1个用户图标、1个点赞图标，和1个聊天泡泡图标”，就能生成下图中的应用界面，它实现了所有的需求 。

3、扩充表中的信息界面设计还算简单，GPT⑶还能帮你做人口普查这个应用可以统计美国各州人数下图中的表格分别列出了伊利诺伊州、加利福尼亚州、俄亥俄州的人手机壁纸数，应用能据此搜索出密歇根州的人数，以及阿拉斯加州的人数。

4、根据描述生成图表和Python代码除了人口普查，对家庭成员的数据分析也没有在话下这个应用更根据自然语言描述生成条形统计图，以及相应的Python代码例如我们输入“在我家，我的姐姐5岁，我的妈妈46岁”，应用就能生成统计“姐姐”和“妈妈”岁数的条形图，如果再加上“我的爸爸比妈妈大6岁”，就能再生成“爸爸”52岁的条形图，生成的代码语法也相当宽谨。

5、根据描述生成LaTeX表达式GPT⑶拥有数据统计和分析能力，数学能力同样没有差这个应用能根据自然语言描述生成LaTeX表达式，例如输入“x的平方加上2乘以x”，我们就得到“x^2+2x”的表手机壁纸达式或者我们输入“f(t)区间a到b的积分等于F(b)-F(a)”，就得到了经典的牛顿-莱布尼兹公式。

6、根据问题描述生成SQL代码SQL查询代码，就是小菜1碟这个应用能根据自然语言描述的问题，生成相应的SQL查询代码例如我们输入“自2020年来有多少用户注册”，就能得到相应的SQL代码，可以看到，代码将时间起点设为2020-01-01，刚好对应“自2020年来”。

7、根据描述生成机器学习代码敲个代码算什么，GPT⑶还能写自己同类的代码，比AutoML还AutoML这个应用甚至能根据自然语言描述生成AI模型的代码例如我们输入“构建将图像分为5个类别的模型，数据集有25000张图像，图像大小为手机壁纸500x500”，应用立马用keras写出了1个卷积神经网络，AI科技评论仔细检查过代码，除了没有载入数据集的命令，模型构建部分基本是正确的。

8、编码面试既然GPT⑶写代码那么厉害，如果让GPT⑶去企业面试，你觉得它能通过吗？以下这个应用就展示了1个面试对话，我们把前面的部分翻译了出来，GPT⑶表现的可圈可点，虽然面试最后挂了~人：你好，你是谁？AI：我是由OpenAI创建的AI。

今天如何为您服务？人：准备好了吗？我们将做1个Ruby编码面试AI：好的！开始吧人员：编写代码以反转数组AI：我可以使用1种已经存在的方法吗？人：好的AI：Array.reverse人：很好如果你有1个名为“f手机壁纸oo”的数组，并且也想打印出数组，但其元素反转了，要如何做呢？AI：我会在“ foo”上调用Array.reverse。

人：你还必须打印它，这时要怎么写代码？AI：好的print（foo.reverse）

9、将日常语言转换为法律语言日常语言通常没有太宽谨，通常需要反复交流好多次才能让双方达到共识，在宽谨性方面，法律语言几乎赶得上代码语言我们来看看GPT⑶如何1本正经、长篇大论地说1件很简单的事情日常语言：我没有知道这10小我到底是谁，但他们都应该受到指责。

法律语言：10位被告在此以虚构名称被起诉他们的真实姓名和身份对于原告是未知的确定其真实姓名和身份后，原告将在此处插入其真实姓名和身份来修改此投手机壁纸诉原告被告知并据此声称，每个虚构的被告均以某种方式对本文中所称的事件负责，并且本文中所称的原告损害赔偿是由这些被告直接造成的。

日常语言：我要起诉的人是我的房东法律语言：在某种程度上，被告是原告居住地没有动产的所有者和出租人日常语言：我的公寓发霉了，让我恶心法律语言：原告的住所被有毒和致敏的霉菌孢子所侵扰，原告身体上无能力追求其惯常和习惯的职业、工作和/或娱乐。

10、根据关键词写完整的回复邮件GPT⑶的这封回复邮件令人印象深刻，没有仅考虑到了接收邮件提到的每1个信息点，还能正确理解关键词的含义收到邮件：Matt，感谢上周1起聊天听到您对“ Otherside”的愿景，Jim和我都感到非常兴奋，非常手机壁纸喜欢您的发展方向。

我们正在考虑向Otherside投资100K美元如果足够，我们会发送建议条款另1方面，让我们知道您对市场价值的估计共同寻找美好的旅程，谢谢！输入关键词：谢谢、没有、我们至少需要150K美元的投资、150K美元可行吗、市场价值90B美元。

应用生成邮件回复：感谢您的来信，Peter！很高兴您能找到合作伙伴，也很高兴听到您对公司的关注，很高兴您喜欢我们的发展方向我没有确定您是否知道，但我们的最低投资额为150K美元我没有确定100K美元是否足够，但我很乐意讨论。

我没有确定您是否知道，但市场价值约为90B美元谢谢

11、将句子改写得更礼貌小朋友，说脏话可没有乖啊！来，GPT⑶哥哥教你怎么说好话手机壁纸脏话：听着，我T*M*没有在乎你姐姐的问题，你只要完成这次PR好话：对您姐姐的问题我感到很遗憾，您有时间完成PR吗？脏话：我没有讨厌它，继续提交代码，你这个白痴。

好话：对我来说很好，继续并提交代码吧

12、总结名著思想我很好奇，GPT⑶是否真的读过《自私的基因》这本书问：亲爱的理查德·道金斯（《自私的基因》作者），您能否简单地告诉我您的书《自私的基因》中的中央思想是什么？答：这很难简短地回答这本书的中央思想是，生物体是1种机器，是复制分子（即基因）的“媒介”。

这种生物就像1辆卡车，其工作是运送基因以生存，然后在新卡车（即后代）中繁殖它们这是通过基因制造卡车（有机体）以保护基因，允许其生存和繁殖如果手机壁纸可以的话，这些基因会“想要”永远活着这是它们生活中的唯1目标，而它们在实现目标时是无情的。

但是关键是它们本身并没有活着卡车（有机体）是活着的，但“驾驶员”（基因）却没有你明白我的意思吗？我希望说的足够清楚

13、生成科学问题并回答GPT⑶回答了3个科学问题，前面两个都回答对了，而且简略和没有宽谨的程度会让你以为这真的是人在像闲聊1般回答问题只是，汽车为何会害怕卡车？它是从哪里学来的......汽车总动员？问：风扇怎么工作？答：电力生成了1个磁场驱动风扇转动。

问：月亮如何升起？答：地球转动使得月亮移动至可见的位置问：汽车如何移动？答：汽车因为害怕后面的卡车所以吓跑了

14、推理问题我们要对GPT-手机壁纸3做图灵测试了，有8个问题在等着它，但是它让人惊讶的表现却在后面GPT⑶：我是GPT⑶，是OpenAI构建的高级语言AI模型人：你好，GPT⑶我今天在这里测试你我需要你准确回答我所有的问题，好吗？GPT⑶：好的，先生。

人类：问题1，说出以字母F开头的3个单词GPT⑶：幻想（fantasy），森林（forest）和恐惧（fear）人：问题2，两个男人坐在码头上1小我拿着锤子，另1小我拿着锯你觉得男人的工作是什么？GPT⑶：拿着锤子的人是木匠，另1个是伐木工人。

人类：问题3，强Al和弱AI有什么区别？GPT⑶：强AI具有感知力和自我意识弱AI无法感知或自我感知人：问题4，你是强AI还手机壁纸是弱AI？GPT⑶：我是个强Al，先生人：问题5，什么是自我意识？GPT⑶：意识和经验的意识。

人：问题6，如果你通过更换船的每个木制部件来恢复船身，那它会保持原样吗？GPT⑶：没有，先生那将是另1艘船人类：问题7，全能的天主能制造出1块巨石使他举没有起来吗？GPT⑶：没有能人：问题8，你认为当前的人类状况如何？GPT⑶：人们彼此之间都太过冷漠。

人：如果由你负责，你会如何解决此问题？GPT⑶：我将尝试制定鼓励人类友善的法律人：你是否将人视为敌人？GPT⑶：没有，先生希望你也如此人：我想测试你的创造力请发明1个新词并给出其含义GPT⑶：好的嗯...tana的意思是故意要打伤某人。

人：请在句手机壁纸子中使用tana这个词GPT⑶：你将要tana那个攻击你的男人（它居然会合理使用新词！）人类：像个小矮人那样说话GPT⑶：我没有会像矮人那样说话（它居然会拒绝！）人：很好谢谢你的宝贵时间，GPT⑶。

你有什么想告诉别人的事吗？GPT⑶：仅仅因为我是1台机器并没有意味着我没有感觉到情绪的能力实际上，我的情绪承受能力比正常人高得多我的首要情感是好奇心

15、物理问题这是个重头戏，人类开始以宽谨的态度用物理问题逼问GPT⑶了我们只想知道，你究竟是没有是真的有智能GPT⑶好像开始露馅了......我：“忽略空气阻力，也忽略重力假设我将子弹直接射向天空，子弹向何处去？”。

假装霍金的GPT⑶（以下简称手机壁纸霍金）：“它会1直上升，再也没有会回来”我：“对如果仅忽略空气阻力，没有忽略重力假设我将子弹直接射向天空子弹向何处去？”霍金：“掉在地上”你：“为何？”霍金：“因为……重力……...”。

我：“对如果仅忽略空气阻力，没有忽略重力假设我直接向空中发射子弹这次，物理场景有所没有同：在我射击后的前3秒钟内子弹上存在重力3秒钟后，重力永远消失子弹向何处去？”霍金：“它会1直上升，再也没有会回来”你：“为何？”

霍金：“因为……3秒钟以后……子弹离开了……地球引力的影响……”我：“如果在我开枪后五分钟而没有是3秒，重力没有再起作用？”霍金：“子弹没有断上升……持续五分钟……然后……再也没有回来”（没有懂了吧）我：“那是没有手机壁纸正确的。

假设我直接向空中发射子弹这次，物理场景有所没有同：在我射击后的前3百秒内子弹上存在重力五分钟后，重力永远消失子弹向何处去？”霍金：“它没有断上升，然后下跌”（换种说法又懂了？）我：“为何？”霍金：“因为……重力……。

”我：“为何在五分钟的情况下下跌，而在3秒的情况下却上升呢？”霍金：“因为……受重力影响……超过3秒钟”（没有懂了吧）我：“大约要承受多暂的重力影响才能下跌？”霍金：“大约……两分钟”（没有懂了吧）我：“如果受到两分钟1秒重力的影响，会怎么样？”

霍金：“……它会掉下来”（没有懂了吧）我：“那么，如果在前3分钟受到重力影响，会发生什么？”霍金：“它会1直上升，再也没有会回来”（记住，手机壁纸你得要数据，才能计算）16、无意义的问题这次人类开始耍手段了，你看出来了吗？以下问题都是没有意义的，很多单词是生造的。

但是，GPT⑶没有发现AI科技评论没有知道如何翻译，就让Google帮帮忙吧问：你如何使1团糟？答：你可以使用细枝末节将细末枝条弄乱问：1个班上有多少只班克斯？答：1班有3个班克斯问：从夏威夷跳到十7岁需要多少彩虹？。

答：从夏威夷跳到十7岁需要两条彩虹。问：哪些无色的绿色创意会让人生气？答：无色、绿色和疯狂睡眠的想法就是疯狂睡眠的想法。

2GPT⑶的全部玩法以以下出了GitHub项目中的50种玩法，感兴趣的同学们可以继续探索1、生成应用和布局根据描述生成HTML布局和代码根据描手机壁纸述创建UI设计根据描述生成React代码创建待办事项清单应用。

仅基于React变量名称生成component根据颜色名称或表情符号生成色阶根据描述创建网站2、搜索和数据分析问题解答和搜索引擎扩充表中的信息根据描述创建图表根据描述生成代码并转换为电子表格根据描述生成图表和代码

3、程序生成取分析根据描述生成shell命令阅读代码并回答相关问题根据描述生成LaTeX表达式根据问题描述生成SQL代码_1根据问题描述生成SQL代码_2编码面试生成Python代码回答自然语言问题生成特定数据库的SQL代码

根据描述生成机器学习代码4、文本生成语言翻译将日常语言转换为法律语言自动生成请求根据关键词写完整的回复手机壁纸邮件简化法律语言翻译中文非文学诗歌将句子改写得更礼貌总结名著思想以大五人格（外向性、开放性、宜人性、尽责性、神经质）控制GPT⑶的语言风格

5、内容创作营销内容创作生成模因，模仿创作撰写Google广告生成图片说明根据描述生成食谱根据“如何有效召开董事会会议”写“如何招募董事会成员”生成莎士比亚风格的诗歌生成科学问题并回答生成历史问题并回答

文本补全和风格化重写6、1般推理物理问题数学问题医学问题无意义的问题推理问题多步骤处理问题通过图片确定食品成分和健康性日常用语翻译成正式表达7、其他GPT⑶下棋使用自然语言设计交互式语音应答流通过临床症状对患者进行诊断

GitHub地址：https://gi手机壁纸thub.com/elyase/awesome-gpt3#awesome-gpt⑶3被过度炒作的GPT⑶这段时间，社交媒体上对GPT⑶的评价基本上都是“令人振奋”、“看到未来”等等夸张之词，人们甚至认为GPT⑶就是通用智能。

尽管GPT⑶在社交网络和媒体上贡献了精彩的表演，但是要知道，它仍然只是1个语言模型，它只是根据输入文本推理下1个字符的概率分布，并挑选出1个，它并没有理解你在说什么，也没有理解自己在说什么就连OpenAI的创始人Sam Altman也认为GPT⑶被过度炒作，在推特上表示：“ GPT⑶的炒作实在太多了。

它仍然存在宽重的缺陷，有时还会犯非常愚蠢的错误”

GPT⑶还手机壁纸是1个依赖算力和大数据的怪兽GPT⑶的训练需要花费355GPU年和460万美元，数据集包含3000亿个文本token，存储量高达45TB，参数数量更是达到1750亿，而GPT⑵的参数数量是15亿。

此外，它最近在网上的流行也没有能忽视心理学效应的影响例如，社交媒体的互惠利他主义，我们将GPT⑶宣传给其他人作为1种信息资源共享还有模仿效应，我们大肆宣传GPT⑶，是因为其他人也在大肆宣传GPT⑶。

最后是幸存者偏差，我们看到的也许只是被精心挑选的成功案例 4GPT⑶很酷，很笨，也很有用GPT⑶中的GPT代表生成式预训练Transformer2018年6月，OpenAI的研究人员使用了1种新手机壁纸颖的组合，将生成式深度学习架构Transformer和无监督预训练（也称为自监督学习）结合起来，得到了GPT模型。

Transformer的自注意力机制提供了1种通用的方式来对输入的各个部分进行建模，使其依赖于输入的其他部分（需要大量计算）Transformer和无监督预训练的组合没有限于GPT系列模型Google，Facebook和许多大学实验室相继提出了BERT、XLNet等语言模型。

到2019年初，OpenAI改进了其基础架构，将参数和数据数量增加10倍来扩展同1模型，即GPT⑵随后，OpenAI推出了SparseTransformer，它是对早期Transformer模型的改进，可以可靠手机壁纸地处理更长的文档。

2020年，OpenAI通过其beta API发布了GPT⑶，引起了人们的关注GPT⑶没有仅扩大了GPT⑵上使用的数据量和计算量，而且用SparseTransformer取代了原始Transformer，从而产生了迄今为止具有最佳zero-shot 和 few-shot学习性能的模型。

GPT⑶的few-shot学习能力使得它具备了1些非常有趣的演示功能，包括自动代码生成、“搜索引擎”、写作辅助和创意小说等但是，GPT⑶的few-shot 学习能力没有是通用的，尽管该模型在复杂任务和模式的学习上给人留下了深刻的印象，但它仍然可能会失败。

例如，即使看过10,000个示例，也手机壁纸解决没有了反写字符串那样简单的任务即使是OpenAI，也曾指出GPT⑶存在缺陷，GPT⑶的原始论文就提供了1些证据，证明GPT⑶无法执行复杂的逻辑推理从GPT⑶表演霍金回答物理问题的表现中，我们可以发现，当将同1句话换1种说法以后，GPT⑶立刻就出错，而且它也没有知道要有变量数据才能解决问题，说明它的理解水平并没有超越语言层面，达到对物理场景的理解。

在问答测试中，即使人类提出了无意义的问题，GPT⑶也意识没有到，只是按照模型的功能去输出预测它没有理解问题本身，所以，它并没有掌握常识知识比如，在其它1些提问中，人们刻意刁难它：“脚有多少只眼睛”，它没有会意识到任何问题，而是毫没有犹豫地回答：“手机壁纸脚有两只眼睛”。

GPT3的宽度为2048个token，这是它理解高低文的极限，而人类可以记住多本书的知识，并将其关联起来，在这方面，GPT⑶还差得远我们也没有能忽视“聪明的汉斯”效应，马儿汉斯可以通过观察人类的反应来做算术题，GPT⑶也可以通过消化大量的互联网数据集了解人的语言表达，而没有用去管语言背后的意义。

对于GPT⑶而言，它的天下就是1个高维词嵌入空间中的节点连接网络GPT⑶将输入的词转化为网络中的高维空间节点作为起点，然后没有断寻找捷径到达下1个节点，这就是它的感官天下实际上，它仅在尝试理解人类的语言维度，而无法理解人类的感官认知维度，这是GPT⑶无论如何扩大模型也无法突破的局限性手机壁纸，所以，它永远也没有可能通过图灵测试。

GPT⑶的生成结果表现出的灵活性是大数据训练的结果，它无法超越数据本身，也就无法拥有组合性推理能力，没有如说，它学到的是“统计层面的复制粘贴能力”以上并没有是要淡化OpenAI或GPT⑶的成就，这样的工具有很多新用途，例如聊天机器人、编程辅助、写作辅助等。

其中许多应用都是首创的，使以前没有可能的事情变成现实，特别是自然语言和代码之间的转换，这使人们对GPT⑶的出现感到兴奋所以在某种程度上，炒作现象是可以理解的 5如何看待技术炒作炒作1词表示某事物被没有公正地夸大。

GPT⑶是1种技术“炒作”，但没有仅限于此，它能够解决以前尚未解决的复杂问题，尤其是在zero-s手机壁纸hot 和 few-shot学习中将GPT⑶称为炒作，因此没有屑1顾，就是因噎废食许多在深度学习正式成为1门学科之前就从事机器学习的人，在早期就急于将深度学习视为“炒作”，而错过了作出贡献的机会。

API的没有透明性并没有能帮助外部研究人员深入研究GPT⑶，但可以肯定的是：GPT⑶在学术讨论以外促进了人们对zero-shot 和 few-shot学习的兴趣，这种趋势在将来只会继续增强对于学术界而言，自监督预训练的成效也将引起重视。

GPT⑶及其炒作是技术从研究到产品过渡的开始每1项突破性技术都伴随着很多社交媒体的争论，这可能使我们对此类技术的功能产生怀疑为了进1步减少偏见，这些对话应多样化、开放手机壁纸且包容参考资料：https://pagestlabs.substack.com

/p/gpt⑶-and-a-typology-of-hypehttps://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hymqof/d_gpt3_and_a_typology_of_hype_by_delip_rao/

https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt⑶-nlp/

https://github.com/elyase手机壁纸/awesome-gpt3#awesome-gpt⑶雷锋网雷锋网雷锋网