Azure 服务在微软全球 Azure 平台正式发布后，迅速成为众多用户最关心的服务之一。
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Azure 服务允许用户通过 REST API 访问 的强大语言模型，包括 GPT-3、Codex 和 模型系列。我们将为您揭秘 Azure 的“屠榜”神器——GPT-3 的原理与使用技巧 。
GPT-3 全称“ Pre- – 3”， 参数高达 1750“亿”个，是微软和 联合推出的超级人工智能。
简单地说，GPT-3 作为一个自监督模型，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务。GPT-3 本质上是一个预训练自然语言处理模型，能够同时完成自然语言理解、文本生成、文本总结、自动问答、机器翻译、算术运算和代码生成等多种任务。GPT-3 的面世有望帮助开发者更加快速地构架和部署自然语言处理应用程序，也拓宽了更多不同领域不同知识背景的用户使用 AI 模型的可能性。
GPT 系列作为 开发的一系列大型预训练语言模型，是基于 算法的复杂堆叠、超大量的训练语料与数以亿计的模型参数训练出的一系列生成式预训练语言模型。
与传统的自然语言处理（NLP）有监督模型不同，GPT 先通过充满多样性的大量数据进行无监督预训练，然后再将带有标签的数据集给入预训练模型中进行有监督微调。GPT 强化了模型从大量无标签原始文本中学习语言或语义本身的能力，并在模型有广泛语言学能力的基础上提供部分有标签数据对特定任务进行微调。这一方面解决了大多数 NLP 任务中高质量标签数据量少的问题，另一方面建立了一个真正从语言学角度理解自然语言的模型。
GPT-3 作为 GPT 系列的第三代模型，是 算法在 800 万网页数据集的基础上训练而成的。GPT-3 与前两代模型相比，在模型参数量以及预训练数据量上进行了几百倍的扩充，从 GPT-2 的 15 亿参数与 40GB 数据量扩展到了如今的 1750 亿参数与 45 TB 的预训练数据。这在很大程度上增强了 GPT 系列在语言理解能力上的提升，形成了现如今爆红的 GPT-3 服务，并为后续的 等生成式自然语言模型提供基础。
GPT-3 的四种模型
提供四种主要的 GPT-3 模型。其中 是功能最强大的模型，Ada 是速度最快的模型。以下详细介绍了每种模型的特点以及适用场景：
模型系列
GPT-4
一组在 GPT-3.5 上改进的模型，可以理解并生成自然语言和代码。 这些模型目前处于预览状态。
GPT-3
可以理解和生成自然语言的模型系列。 这包括新的 模型（预览版）。
Codex
可以理解和生成代码（包括将自然语言翻译为代码）的模型系列。
嵌入
一组可以理解和使用嵌入的模型。 嵌入是一种特殊的数据表示格式，可由机器学习模型和算法轻松使用。 嵌入是一段文本的语义含义的信息密集表示。 目前，我们提供了三个系列的嵌入模型以实现不同的功能：相似性、文本搜索和代码搜索。
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虽然通常情况下 是功能最强大的 GPT-3 模型，但其它模型也能够非常出色地执行某些任务，并且有着明显的速度或者成本优势。比如，Curie 模型也可以执行许多与 相同的任务，但速度更快，并且成本仅为 的十分之一
在 Azure 服务中使用 GPT-3
Azure GPT-3 的使用界面非常简洁，我们只需要在文本框中输入提示语或需要 GPT-3 分析的内容，等待 GPT-3 根据提示返回相应结果即可。
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如图所示，我希望 GPT-3 能根据我的产品介绍构思一些合适的产品名称，GPT-3 返回的绿色高亮部分即为分析结果。
下一节，我们将继续为大家分享以下内容：
API组件选择 自定义模型 Fine-（微调） GPT-3的企业级使用场景
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