このGPT-3の詳細解析の第2部は、セットアップを超えて、実際に人々のNLPに対する考え方を変えた結果に進みます。ここで論文はベンチマークを積み重ねていきます：翻訳、質問応答、クローズ完成、Winograd型常識、そしてLLM研究の今後数年を定義することになる出現型推論の初期の兆候です。全体的なフレーミングはフューショットであり、勾配更新なし、タスク固有の微調整なし、単にプロンプトのみを意味しています。

このウォークスルーが価値がある理由は、どの数字が上昇したかだけでなく、OpenAIがそれらをどのように測定することに決めたかを説明しているからです。ゼロショット、ワンショット、フューショットの列は、ベンチマークごとに3つの異なるストーリーを示し、解釈は常に明白ではありません。音声AI実務者にとって、転用可能なアイデアは、スケール+プロンプティングが多くのタスク固有エンジニアリングの代わりになることができ、これは現在音声LLMと命令チューニングされたTTSを推進している同じ方針です。この3部シリーズの中間章として設定してください。順番に視聴したときに最も価値があります。