Генеративная модель GPT-3 — это нейросеть, созданная для работы с текстами на естественном языке. Её задача — предсказывать, какое слово должно идти следующим, опираясь на предыдущий контекст. Благодаря этому GPT-3 может вести диалог, отвечать на вопросы, генерировать тексты, писать письма или помогать в программировании. Главная сила модели — в масштабности: она обучена на огромном объёме текстов и содержит 175 миллиардов параметров, что позволяет ей учитывать даже тонкие смысловые связи.

В основе GPT-3 лежит архитектура трансформеров — это способ обработки информации, при котором модель анализирует все части текста одновременно, а не по порядку. Такой подход помогает точнее понимать структуру языка, контекст фраз и даже скрытые намёки. Хотя модель не обладает «пониманием» в человеческом смысле, она может имитировать осмысленную беседу и решать широкий круг задач.

Как работает GPT-3 в ChatGPT:
Обработка запроса. Пользователь вводит текст — например, вопрос или задание. Модель анализирует его и выделяет ключевые элементы.
Контекстуальное предсказание. GPT-3 использует контекст, чтобы предсказать вероятное продолжение текста. Она не ищет готовый ответ, а создаёт его на лету.
Формирование ответа. Алгоритм выбирает наиболее уместные слова и строит из них связный текст. В зависимости от задачи это может быть объяснение, совет, генерация идеи и так далее.
Поддержка диалога. В ChatGPT модель запоминает несколько предыдущих реплик, чтобы продолжать беседу логично и в рамках темы.
Уточнение или переформулирование. Если пользователь переспрашивает или уточняет, модель адаптирует ответ, учитывая новые вводные.

Несмотря на впечатляющие результаты, GPT-3 — это инструмент, а не эксперт. Он может ошибаться или придумывать несуществующие факты. Поэтому важно использовать его как помощника, а не как единственный источник истины.