GPT-3 API 生態系統與應用成長

OpenAI 已擴展其商業 API 生態系統，目前已有超過 300 個應用程式利用 GPT-3 每天平均生成 45 億個單字。這種成長展示了該模型在將自然語言處理轉化為可程式化介面方面的多功能性，無論開發者的傳統 AI 背景如何。

GPT-3 跨產業整合

GPT-3 正被部署於生產力、教育、創意與遊戲領域。該模型根據少量範例或提示詞（prompts）回傳自然語言補全內容的能力，使得無需廣泛的機器學習專業知識即可創建專用工具成為可能。

Viable 使用 GPT-3 彙整來自問卷調查、即時對話紀錄與客服中心工單的客戶回饋，以識別主題、情緒與情感。這使得平台能夠在數秒內提供客戶挫折感與需求的簡明摘要。

Fable Studio 整合了 GPT-3 來驅動「虛擬生命」（Virtual Beings），使互動式故事中的角色能夠進行自然對話。一個例子包括在 2021 年 Sundance Film Festival 出現的角色 Lucy，出自 Wolves in the Walls

Algolia 將 GPT-3 整合進其「Algolia Answers」產品中以實現語義搜尋。在涉及 210 萬篇新聞文章的測試中，Algolia 回報了 91% 或更高的精準度，並指出 GPT-3 準確回答複雜自然語言問題的頻率比 BERT 高出四倍。

OpenAI 已推出多項新端點（endpoints）與安全功能，以提高機器學習團隊的生產力以及平台的易用性。

Answers endpoint: 透過搜尋提供的文件或知識庫以尋找相關上下文來增加到提示詞中，從而無需經過微調（fine-tuning）即可創建客戶支援機器人。
Classifications endpoint: 提供了一種 AutoML 解決方案，透過搜尋與輸入查詢最接近的範例，使其性能達到與最先進的微調模型相當的水平。
Enhanced search endpoint: 一個快速、低成本的核心架構，可擴展至大量文件以支援 Answers 與 Classifications 端點。

為了減輕偏見與誤用，OpenAI 在正式投入生產前會審查所有應用程式。開發者被要求實施安全措施，包括使用者驗證、速率限制（rate limits）以及人機協作（human-in-the-loop）要求。此外，已部署內容過濾器來將文本分類為安全、敏感或不安全，目前配置為傾向於謹慎的做法。

OpenAI 推出了提示詞庫（Prompt Library），為各種使用案例提供入門範例，例如文法糾正器與試算表生成器，讓使用者可以直接在 Playground 中開始程式設計。

OpenAI 表示，其社群中有很大一部分是由不具備傳統 AI 或軟體工程背景的開發者所組成。這種轉變歸功於提示詞設計（prompt design）的過程，該過程比起傳統編碼，更看重強大的溝通能力。

OpenAI 正積極尋求開發者來在以下高影響力領域構建新應用程式：