目前最佳的几个人工智能开发框架以及(GPT-3) 模型简介
人工智能作为计算机科学的其中一个分支，如今的发展可谓是超越了所有的计算机科学分支，自2016年谷歌的阿尔法围棋（AlphaGo）第一个击败人类职业冠军围棋选手（李世石九段）以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会在部分领域超越甚至取代人类大脑。
而如今随着GPU的更新换代，我们知道在运算能力方面，CPU是不如GPU的，FPGA也无法适应大规模的并行运算。对此谷歌研发出了TPU芯片，就是专门针对人工智能神经网络的运算，这也引起了科技厂商们开始研制神经网络芯片的浪潮。
这几年涌现了许多的人工智能模型，如今（CNN、DNN、RNN）、GAN都是研究的热点，而NLP (自然语言处理）是人工智能的一个子领域，自然语言处理也是人工智能中最为困难的问题之一。
而目前号称全球最大的语言模型最大语言模型(GPT-3)，它可以生成评测人员难以与人类撰写的文章区分开的文章。
(GPT-3) 的历史
Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) 其实是一种自动回归的语言生成模型，它利用深度学习来生成类人文本。由旧金山的人工智能研究实验室OpenAI创建的gpt-n系列的第三代语言预测模型。
GPT-3于2020年5月发布，并于2020年7月进行了beta测试，它是面向训练前语言表示的自然语言处理（NLP）系统趋势的一部分。在GPT-3发布之前，最大的语言模型是微软于2020年2月推出的图灵NLG。与GPT-3相比，其容量为170亿个参数，不足其10%。
GPT-3生成的文本质量很高，很难与人类书写的文本区分开来，这既有好处，也有风险。可见GPT-3是有史以来最有趣和最重要的人工智能系统之一。
微软于2020年9月22日宣布，微软拥有GPT-3的独家使用权。其他人仍然可以使用公共API接收模型输出，但是只有微软可以控制源代码。
GPT-3模型介绍
最初的GPT一代在训练数据集上相对较小，它只在数千本书和一台普通的8核CPU机器上进行训练。而到了GPT-2大大扩展了训练的范围，训练数据至少是前一版本的10倍以上。GPT-2在当时也已经取得了惊人的成果。GPT-2生成文本的模型，用户只需要输入一段文字，这个模型就能将这段文字引申成一个新闻或文章，足以达到以假乱真的程度。
GPT-3惊人的能力来自于它的大量学习。它将监督学习与无监督学习相结合。GPT-3将收集到的文本中的单词或短语随机删除，并尝试使用上下文填充删除的单词或短语。通过这种训练方法，不需要使用大量的人工数据进行训练，从而使GPT3的大规模训练成为可能。
完整版本的GPT-3可以保存1750亿个机器学习参数，训练一次 GPT-3 模型消耗的电量约为 19 万度，据传训练费用更是高达1200万美元，这样的项目如果不经商业化推行，那么成本将难以承担。
目前GPT-3已被安德鲁·梅恩（Andrew Mayne）用于AI Writer ，它使人们可以通过电子邮件与历史人物通信。
被《卫报》用来撰写有关AI对人类无害的文章。提出了一些想法，并撰写了八篇不同的文章，最终将其合并为一篇文章。
GPT-3用于AI地牢，可生成基于文本的冒险游戏等等。
GPT除了可以编写代码，生成文本和文章，它甚至还可以用来生成图像。图片的像素值可以抽取出来转化成文本符号，再用GPT-3的模型进行训练，从而可以让其成为图像生成器。实际上，它的结果可以和专门用于图像生成的对抗生成网络（GAN）媲美。可以预见，GPT系列未来可能会发展成巨大的通用型网络模型。
而且在很多情况下，我们甚至都不需要会编程，那些有机会测试GPT-3 Beta版的研究人员就可以使用这个模型生成可运行的代码。
再来看看目前主流的人工智能框架。
TensorFlow
“使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算”，TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。
主流语言：C ++或Python，其他语言基本都有。
TensorFlow就是一套工具，我们需要做的就是学会使用这个工具，去实现自己的各种网络。 TensorFlow在部署基本支持所有平台和所有语言，这一点对开发者还是非常友好的。
Microsoft CNTK
支持 python 、 C++、C#，Microsoft 计算网络工具包 (CNTK) 是一个非常强大的命令行系统，可以创建神经网络预测系统。CNTK 最初是出于在 Microsoft 内部使用的目的而开发的，因而文档有些晦涩难懂，但安装方式最简单的一个框架。
Caffe
Caffe是一个强大的深度学习框架，快速、开源的深度学习框架，对于新手不太友好，尤其是安装环境就十分麻烦。但是作为卷积神经网络CNN的框架，在图像识别领域是非常专业的，用于图像识别、医学诊断辅助模型的设计比较简洁自然。
基本无需额外编写过多的代码，只需要设计网络配置、以及你有大量的正确样本，就可以训练输出比较好的识别结果，也可以额外实现作为具体物体在图像中的位置搜寻功能。
语言：C ++。
缺点是架构比较一般，扩展新的功能较为麻烦。
Torch
Torch是一个用于科学和数字操作的开源机器学习库，这是一个基于Lua编程语言而非Python的库。Torch通过提供大量的算法，使得深度学习研究更容易，并且提高了效率和速度。
当然了，也有PyTorch的实现，它是一个开源的Python机器学习库，基于Torch。
人工智能带来的影响
随着技术的进一步提高，我们可以想象，未来初级程序开发人员可能不会那么受欢迎，无代码和自动机器学习将取代初级开发人员的大部分工作。可以想象，随着人工智能的不断进化，人工智能将逐渐成为人脑的工具。
在人工智能工具的帮助下，一个人可以很容易地处理团队以前需要的工作量。因为工具解放了人类个体的生产力，有了技术知识和愿意使用技术，人们可以创造出比以往任何时候都多的东西。即使需要团队合作，技术的应用也会使团队变得更小，效率更高，团队成员会有更多共同的兴趣。人工智能的应用可能会使那些有先天优势技术好、受过良好教育视野开阔的人获得更多的利润，而那些既没有先天优势也没有良好教育、因生活而短视的人则更处于不利地位，所以社会财富只会将越来越集中。
虽然目前，人工智能具体的应用还未彰显出能取代一切的姿态，也未大规模的走进千家万户之中，但是像GPT-3这样规模的网络的存在是不争的事实了，未来还将出现更多领域的人工智能服务，而这些将取代大部分人的工作。
没有一技之长的人不仅将在这个时代被迅速抛弃，在下一个人工智能时代也将可能被迅速淘汰。可见未来的教育任务才是重中之重。