能够执行以下任务的高级语言模型：文本生成： GPT-2 和 GPT-3 是基于 Transformer 的模型的示例，可以生成连贯且上下文相关的文本。这些模型可用于创意写作、内容生成，甚至聊天机器人。
机器翻译： Transformers 可用于语言翻译任务，其中模型将一种语言的句子翻译成另一种语言。
情绪分析：基于 Transformer 的情绪分析模型可以确定一段文本中表达的情绪（积极、消极、中性）。
问答： Transformer 可以针对问答任务进行微调，模型可以提出问题并根据提供的上下文生成最合适的答案。
文本摘要：基于转换器的摘要模型可以自动生成长篇文本的简洁摘要。
聊天机器人和对话式人工智能： Transformer 可以针对聊天机器人应用程序开发进行微调，以更像人类的方式与用户进行对话。
Transformer 的关键优势在于其注意力机制，该机制 匈牙利 WhatsApp 数据 允许模型在处理输入序列时专注于输入序列的相关部分。这种注意力机制使模型能够理解单词之间的上下文和依赖关系，从而产生更准确、更符合上下文的输出。
为了训练这些大型 Transformer 模型，OpenAI 通常使用大量数据集和强大的硬件基础设施，包括 GPU 和 TPU，来处理具有数百万甚至数十亿个参数的训练模型的计算需求。
OpenAI 最初开发了一个能够理解语言（也就是简单文本）的系统。它通过从互联网上的文本中获取信息来训练自己。
2020 年，OpenAI 推出了 GPT 3，这是一种文本生成工具，它使用经过预先训练的算法来执行简单任务所需的数据。
此后，OpenAI 提出了 Codex。
Codex 帮助程序员更快地编写编码，这意味着它将人类的指令转换成计算机代码。
接下来是 2021 年的 DALL-E；该模型可以根据人类的提示创建图像。2022 年 11 月，ChatGPT 推出；这个 OpenAI 聊天机器人不是一个简单的机器人。它可以谈论任何事情，就像一个有正确、错误或中立感觉的人一样。它可以根据描述创建文本或图像等内容，自推出以来，ChatGPT 已记录了超过 1 亿活跃用户。