stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
باشگاه فوتبال پرسپولیس در فصل ۹۲–۱۳۹۱
رقابت‌ها > نتایج بازی‌ها و وضعیت

| هفته | ۱ | ۲ | ۳ | ۴ | ۵ | ۶ | ۷ | ۸ | ۹ | ۱۰ | ۱۱ | ۱۲ | ۱۳ | ۱۴ | ۱۵ | ۱۶ | ۱۷ | ۱۸ | ۱۹ | ۲۰ | ۲۱ | ۲۲ | ۲۳ | ۲۴ | ۲۵ | ۲۶ | ۲۷ | ۲۸ | ۲۹ | ۳۰ | ۳۱ | ۳۲ | ۳۳ | ۳۴ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| نتیجه | پ | ش | ت | ش | ش | ت | ت | ت | ش | پ | ت | پ | پ | ش | پ | پ | ت | ش | ت | پ | ت | پ | ت | ت | پ | پ | ش | پ | ش | ت | پ | ت | پ | ش |
| وضعیت | ۳ | ۸ | ۱۰ | ۱۲ | ۱۶ | ۱۵ | ۱۶ | ۱۴ | ۱۵ | ۱۳ | ۱۳ | ۱۱ | ۱۴ | ۱۱ | ۱۰ | ۱۱ | ۱۲ | ۱۳ | ۱۰ | ۱۱ | ۱۲ | ۹ | ۱۱ | ۱۱ | ۶ | ۶ | ۷ | ۶ | ۶ | ۶ | ۶ | ۶ | ۶ | ۷ |
آخرین بروزرسانی: ۷ فروردین ۱۳۸۹.
منبع: Ipl پیوند خارجی در |title= وجود دارد (کمک)

زمین: م = مهمان، خ = خانه. نتیجه: ت = تساوی، ش = شکست، پ = پیروزی.
|}
آخرین بروزرسانی: ۶ مرداد ۱۳۹۲
منبع: http://www.varzesh3.com/
رقابت‌ها > جام حذفی

مقالهٔ اصلی: جام حذفی فوتبال ایران ۹۲–۱۳۹۱
مقالهٔ اصلی: فینال جام حذفی فوتبال ایران ۱۳۹۲
برد
      مساوی
      باخت
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۲۹ آذر ۱۳۹۱ ۱/۱۶ |  پرسپولیس  | ۰-۶ |  ملوان  | تهران |
|  | هادی نوروزی ۵۱٬۲' کریم انصاریفرد ۸۱٬۷۶٬۲۰)'  غلامرضا رضایی ۸۳' | خلاصه بازی |  | ورزشگاه: آزادی |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۹ دی ۱۳۹۱ ۱/۸ |  پرسپولیس  | ۱-۴ |  نفت تهران  | تهران |
|  | محمد نوری ۵۸٬۲۷'  حسین ماهینی ۷۶' هادی نوروزی ۸۶' | خلاصه بازی |  | ورزشگاه: آزادی |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۵ اسفند ۱۳۹۱ ۱/۴ |  ذوب آهن  | ۱-۰ |  پرسپولیس  | تهران |
|  |  | خلاصه بازی | محمد نوری ۱۰۲' | ورزشگاه: فولاد شهر اصفهان |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۷ فروردين ۱۳۹۲ ۱/۲ |  داماش  | ۱(۳)-(۵)۱ |  پرسپولیس  | گیلان |
|  |  | خلاصه بازی |  |  |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۵ اردیبهشت ۱۳۹۲ ۱ |  پرسپولیس  | ۱(۲)-(۴)۱ |  سپاهان  | تهران |
|  | کریم انصاریفرد ۲۴'   محمد نوری ۹۹' | خلاصه بازی |  | داور: علیرضا فغانی |
فهرست فیلسوفان یونان باستان

فلسفه باستان شامل فلسفه یونان باستان و فلسفه روم باستان است. در دنیای علمی قدیم و قرون وسطی هیچ مفهومی وجود نداشت که به هیچ وجه با فلسفه تفاوت داشته باشد. فلسفه باستان به عنوان بیان نظری طیف گسترده‌ای از مفاهیم جزئی و بنیادی، به ویژه در دوره کلاسیک، تضادهای اساسی نظریه‌های فلسفی و روش‌های فلسفی را تشدید کرد و اصطلاحات اساسی فلسفی را ایجاد کرد.
دینون
تالس
آناکسیماندروس
آناکسیمنس
فیثاغورس
پارمنیدس
امپدوکلس
آناکساگوراس
گرگیاس
هراکلیتوس
هیپیاس
پروتاگوراس
آناتوس
آریستوفان
تیائیتوس
آنتیفون
کلینیاس
کسنوفانس
زنون الئایی
دموکریتوس
آناکسیماندروس
سقراط
زنوفون
افلاطون
دیوگنس لائرتیوس (دیوجانوس، دیوژن)
ارسطو
اپیکور
کسنوفانس کولوفونی
جولین استفان

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 استفان همراه با استراسبورگ در سال ۲۰۲۱:  استفان همراه با استراسبورگ در سال ۲۰۲۱
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  جولین استفان
زادروز:  ۱۸ سپتامبر ۱۹۸۰ ‏(۴۴ سال)
زادگاه:  رن، فرانسه
قد:  1.75 m
پست:  هافبک
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۸–۲۰۰۱ |  پاری سن-ژرمن بی |  ۶ |  (۰) |
| ۲۰۰۱–۲۰۰۲ |  تولوز |  ۴ |  (۰) |
| ۲۰۰۲–۲۰۰۳ |  راسینگ |  ۱۹ |  (۱) |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۵ |  Stade Briochin |  ۵۱ |  (۳) |
| ۲۰۰۵–۲۰۰۸ |  Drouais |   |   |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۲۰۱۲–۲۰۱۵:  زیر ۱۹ سال رن
۲۰۱۵–۲۰۱۸:  رن بی
۲۰۱۸–۲۰۲۱:  استراسبورگ
۲۰۲۱–۲۰۲۳:  رن
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
جولین استفان (انگلیسی: Julien Stéphan؛ زادهٔ ۱۸ سپتامبر ۱۹۸۰) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل فرانسه است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به پاری سن-ژرمن بی، تولوز و راسینگ اشاره کرد.
عملکرد مربیگری

دوران سرمربیگری خود را در زمانی که پدرش، گای استفان، در باشگاه رن حضور داشت، آغاز کرد. در دسامبر ۲۰۱۸ زمانی که هدایت تیم دوم رن را برعهده داشت، نتایج ضعیف صبری لاموشی در تیم اصلی باعث شد تا او به عنوان سرمربی موقت منصوب شود.
* با پیروزی‌های مهم مقابل لیون و دیژون، در ۱۲ دسامبر ۲۰۱۸ به عنوان سرمربی رسمی معرفی شد.
او در لیگ اروپا رقابت‌های تاریخی انجام داد و به یک شانزدهم نهایی رسید و در ۲۷ آوریل ۲۰۱۹، با پیروزی مقابل پاری سن ژرمن، جام حذفی فرانسه را پس از ۴۸ سال به دست آورد.
* استفان در ژوئن ۲۰۱۹ قرارداد خود را تا ۲۰۲۲ تمدید کرد. در فصل ۲۰۱۹/۲۰۲۰، با ۵۰ امتیاز از ۲۸ مسابقه، رن در مقام سوم تاریخی لیگ فرانسه قرار گرفت و برای اولین بار به لیگ قهرمانان اروپا راه یافت.
* در فصل ۲۰۲۰/۲۰۲۱، باشگاه نتوانست انتظارات را برآورده کند و در ۱ مارس ۲۰۲۱، استفان استعفای خود را ارائه کرد و پس از ۹ سال باشگاه را ترک کرد.
سپس او قراردادی سه‌ساله با راسینگ استراسبورگ امضا کرد. پس از یک فصل موفق، در فصل دوم فرم تیم افت کرد و او در نیم‌فصل برکنار شد.
* پس از چند ماه انتظار، در ۲۰ نوامبر ۲۰۲۳ به باشگاه رن بازگشت و جانشین برونو ژنسیو شد. او تیم را به یک دوره ۹ بازی بدون شکست هدایت کرد و در لیگ اروپا عملکرد خوبی داشت.
در ۷ نوامبر ۲۰۲۴، پس از گرفتن چند نتیجه ضعیف باشگاه رن به همکاری دوجانبه خود با جولیان استفان پایان داد.
کرکس‌های ۱

۲۰۲۴ آلبوم استودیوییاز ¥$
کرکس‌های ۱ (انگلیسی: Vultures 1) نخستین آلبوم استودیویی ابرگروه هیپ هاپ آمریکایی $¥، متشکل از کانیه وست و تای دولا ساین است. این آلبوم در ۱۰ فوریهٔ ۲۰۲۴ از طریق ناشر YZY منتشر شد. هنرمندان مهمان این آلبوم شامل ایندیا لاو، نورث وست، فردی گیبس، مایک تایسون، وای‌جی، نیپسی هاسل، کویوو، پلی‌بوی کارتی، تراویس اسکات، بامپ جی، لیل درک، ریچ د کید و کریس براون هستند. این آلبوم که پیش‌تر با عنوان کرکس‌ها: جلد ۱ شناخته می‌شد، دنباله‌ای بر آلبوم‌های مربوطه ۲۰۲۱ هر دو هنرمند، دوندا و به سلامتی بهترین خاطرات، به‌شمار می‌رود و نخستین آلبوم مستقل آن‌هاست.
ناشران موسیقی به دلیل صحبت‌های یهودستیزانهٔ کانیه از او فاصله گرفته‌اند. زمان انتشار این آلبوم چندین بار به تعویق افتاده بود. این آلبوم در ۱۰ فوریه، مصادف با بیستمین سالگرد انتشار اولین آلبوم استودیویی وست، دانشجوی انصرافی کالج (۲۰۰۴)، منتشر شد. این آلبوم با نقدهای مختلف منتقدان روبه‌رو شد.
سمنگان علیا

| سمنگان علیا | سمنگان علیا |
| --- | --- |
روستا: روستا
استان: کرمانشاه
شهرستان: صحنه
بخش: بخش مرکزی
دهستان: هجر
جمعیت: ۶۲۵ نفر
سمنگان علیا، روستایی از توابع بخش مرکزی(دهستان هجر) شهرستان صحنه در استان کرمانشاه ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان هجر قرار دارد و براساس سرشماری مرکز بهداشت سمنگان  شهرستان صحنه ایران در سال ۱۴۰۱، جمعیت آن ۶۲۵ نفر (۱۱۲ خانوار) بوده‌است.
نیروگاه خورشیدی

یک نیروگاه خورشیدی به ظرفیت ۱.۷ مگاوات و بیش از ۲۷۰۰ قطعه پنل خورشیدی با سرمایه‌گذاری بخش خصوصی در زمینی به مساحت ۲.۵ هکتار در روستای سمنگان علیا ساخته شده که در بهمن ۱۴۰۳ به بهره‌برداری رسیده است.
جی‌پی‌تی ۳

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نویسنده(های)اصلی: اوپن‌ای‌آی
انتشار اولیه: ۱۱ ژوئن ۲۰۲۰ (بتا)
مخزن: github.com/openai/gpt-3  
جایگزین برای: جی‌پی‌تی ۲
جایگزین شده با: جی‌پی‌تی ۳.۵ جی‌پی‌تی ۴
نوع:  مدل زبانی بزرگ  ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده  مدل بنیادی 
وبگاه: openai.com/blog/openai-api
ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده ۳ (به انگلیسی: Generative Pre-trained Transformer) (اختصاری GPT-3) یک مدل زبانی خودگرا است که از یادگیری عمیق برای تولید متنی شبیه انسان استفاده می‌کند.
این سومین مدل پیش‌بینی زبان در سری GPT-n (و جانشین GPT-2) است که توسط اوپن ای‌آی ایجاد شده‌است. نسخه کامل GPT-3 دارای ظرفیت ۱۷۵ میلیارد پارامتر یادگیری ماشین است. GPT-3، که در ماه مه ۲۰۲۰ معرفی شد و از ژوئیه ۲۰۲۰ در مرحله آزمایشی قرار دارد، بخشی از روند سیستم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) در ارائه زبان از پیش آموزش دیده‌است.
کیفیت متن تولید شده توسط GPT-3 به حدی بالا است که تعیین اینکه آیا توسط انسان نوشته شده‌است یا خیر، اندکی دشوار است، که دارای مزایا و خطرات است. سی و یک محقق و مهندس اوپن ای‌آی مقاله اصلی خود را در ۲۸ می ۲۰۲۰ معرفی کرد که GPT-3 را معرفی می‌کرد. آنها در مقاله خود در مورد خطرات احتمالی GPT-3 هشدار دادند و خواستار تحقیق برای کاهش خطر شدند. دیوید چالمرز، فیلسوف استرالیایی، GPT-3 را «یکی از جالب‌ترین و مهم‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی تولید شده تا به حال» توصیف کرد.
مایکروسافت در ۲۲ سپتامبر ۲۰۲۰ اعلام کرد که مجوز استفاده «انحصاری» از GPT-3 را دریافت کرده‌است. دیگران هنوز می‌توانند از واسط برنامه‌نویسی کاربردی عمومی برای دریافت خروجی استفاده کنند، اما فقط مایکروسافت به مدل اصلی GPT-3 دسترسی دارد.
پیش‌زمینه

به گفته اکونومیست، بهبود الگوریتم‌ها، رایانه‌های قدرتمند و افزایش داده‌های دیجیتالی باعث انقلاب در یادگیری ماشین شده‌است، با تکنیک‌های جدید در دهه ۲۰۱۰ منجر به «پیشرفت سریع در وظایف» از جمله دستکاری زبان شد. مدلهای نرم‌افزاری برای یادگیری با استفاده از هزاران یا میلیونها مثال در یک ساختار بر اساس معماری عصبی مغز آموزش داده می‌شوند". یکی از معماری‌های مورد استفاده در پردازش زبان طبیعی (NLP) یک شبکه عصبی مبتنی بر یک است که برای اولین بار در سال ۲۰۱۷ با نام ترنسفورمر(Transformer) معرفی شد. مدل‌های GPT-n بر اساس این معماری شبکه عصبی مبتنی بر یادگیری عمیق است. تعدادی سیستم NLP وجود دارد که قادر به پردازش، استخراج، سازماندهی، اتصال، یافتن تضاد، درک و تولید پاسخ به سوالات هستند.
در ۱۱ ژوئن سال ۲۰۱۸، محققان و مهندسان اوپن ای آی مقاله اصلی خود را پیرامون مدل‌های مولد - مدل‌های زبانی - سیستم‌های هوش مصنوعی منتشر کرد که در رابطه با این بود که می‌توان سیستم‌ها را از قبل با مجموعه عظیمی از داده‌های یک دیتابیس (یادگیری ماشین)، در یک فرایند که آن را به نام پیش مولد آموزش (GP) می‌شناسیم آموزش داد. نویسندگان توضیح دادند که چگونه عملکردهای درک زبان در پردازش زبان طبیعی (NLP) در GPT-n از طریق فرایند «آموزش پیش فرض یک مدل زبان بر روی مجموعه متن متن بدون برچسب، و به دنبال آن تنظیم دقیق متمایز کننده در هر مورد خاص» بهبود یافته‌است. این امر نیازی به نظارت انسانی و برچسب زنی دستی که زمان زیادی نیاز دارد ندارد.
در فوریه ۲۰۲۰، مایکروسافت نسل طبیعی زبان تورینگ (T-NLG) خود را معرفی کر، که ادعا می‌شود «بزرگ‌ترین مدل زبانی تا کنون است که با ۱۷ میلیارد پارامتر منتشر شده‌است». با وجود کوچکتر بودن از مدل زبانی آی‌بی‌ام تانگورا که بیش از ۸ تریلیون پارامتر داشت، در انواع مختلفی از کارها که شامل جمع‌بندی متون و پاسخ به سوالات بود، بهتر از هر مدل زبانی دیگر عمل کرد.
توانایی‌ها

در ۲۸ مه ۲۰۲۰، پیش چاپ آرکایو توسط گروهی از ۳۱ مهندس و محقق در اوپن ای آی توسعه GPT-3، نسل سوم «مدل زبان پیشرفته» را مطرح کرد. این تیم ظرفیت GPT-3 را بیش از دو مرتبه بیشتر از مدل قبلی خود، GPT-2، افزایش داد و GPT-3 را به عنوان بزرگ‌ترین مدل زبانی غیر پراکنده تا به امروز تبدیل کرد.  از آنجایی که GPT-3 از نظر ساختاری شبیه به مدلهای قبلی خود است، سطح بالاتر دقت در آن به افزایش ظرفیت و تعداد بیشتر پارامترها نسبت داده می‌شود. ظرفیت GPT-3 ده برابر ظرفیت Turing NLGمایکروسافت، بزرگ‌ترین مدل NLP بعدی است.
شصت درصد از مجموعه داده‌های پیش آموزشی GPT-3 از نسخه فیلتر شده Common Crawl متشکل از ۴۱۰ میلیارد توکن رمزگذاری شده با جفت بایت می‌باشد منابع دیگر عبارتند از ۱۹ میلیارد توکن از WebText2 که ۲۲٪ کل حجم را نشان می‌دهد، ۱۲ میلیارد توکن از Books1 که ۸٪ را نشان می‌دهد، ۵۵ میلیارد توکن از Books2 که ۸٪ را نشان می‌دهد و ۳ میلیارد توکن از ویکی‌پدیا که ۳٪ را نشان می‌دهد. GPT-3 بر روی صدها میلیارد کلمه آموزش دیده‌است و قادر به کدگذاری در CSS ,JSX ،Python و سایر موارد است. از آنجا که داده‌های آموزشی GPT-3 همه‌جانبه بوده، نیازی به آموزش بیشتر برای کارهای زبانی متمایز ندارد. داده‌های آموزشی شامل (occasional toxic language) است و GPT-3 گاهی اوقات در نتیجه تقلید از داده‌های آموزشی خود، زبان (occasional toxic) تولید می‌کند. مطالعه ای از دانشگاه واشینگتن نشان داد که GPT-3 دارای زبانی (occasional toxic) در سطح سمیت قابل مقایسه با مدلهای مشابه پردازش زبان طبیعی GPT-2 و CTRL است. GPT-3 در مقایسه با مدل قبلی خود، GPT-1، زبان سمی کمتری تولید کرد، اگرچه در مقایسه با CTRL Wiki، یک مدل زبانی که به‌طور کامل بر روی داده‌های ویکی‌پدیا آموزش داده‌است، هم نسل‌های بیشتری تولید کرد و هم سمیت بیشتری از زبان‌های سمی ایجاد کرد.
پی‌نوشت: سمی بودن زبان به معنای استفاده از کلماتی است که توهین آمیز هستند و با استفاده کردن ماشین از این کلمات موجب ترک کاربر می‌شوند.
در ۱۱ ژوئن ۲۰۲۰، اوپن ای آی اعلام کرد که کاربران می‌توانند درخواست دسترسی به API کاربر پسند GPT-3، یک «مجموعه ابزاره یادگیری ماشین» برای کمک به اوپن ای آی برای «کشف نقاط قوت و محدودیت» این فناوری جدید را داشته باشند. در این دعوتنامه توضیح داده شده‌است که چگونه این واسط برنامه‌نویسی کاربردی دارای رابط کاربری عمومی "text in, text out" است که می‌تواند تقریباً هر کاری که زبان انگلیسی را به جای مورد استفاده معمول تکمیل کند. به گفته یکی از کاربران، که به نسخه خصوصی اولیه OpenAI GPT-3 API دسترسی داشت، GPT-3 در نوشتن «متن منسجم شگفت‌انگیز» تنها با چند دستور ساده «بسیار خوب» بود. در آزمایش اولیه از ۸۰ فرد آمریکایی خواسته شد قضاوت کنند که آیا مقاله‌های کوتاه ۲۰۰ پوندی توسط انسان یا GPT-3 نوشته شده‌است. شرکت کنندگان در ۴۸ درصد مواقع قضاوت نادرست کردند و فقط کمی بهتر از حدس زدن تصادفی عمل کردند.
از آنجا که GPT-3 می‌تواند «مقالاتی خبری تولید کند که ارزیابی آنها از مقالاتی که توسط انسان نوشته شده‌است مشکل است»، GPT-3 دارای «پتانسیل پیشبرد کاربردهای مفید و مضر مدلهای زبانی است.» در مقاله خود در ۲۸ مه ۲۰۲۰، محققان به‌طور مفصل "اثرات مضر GPT-3" که شامل «اطلاعات غلط، هرزنامه، فیشینگ، سوء استفاده از فرایندهای قانونی و دولتی، مقاله‌نویسی متقلبانه و بهانه‌گیری و مهندسی اجتماعی» است. نویسندگان توجه خود را به این خطرات جلب کرده و خواستار تحقیق دربارهٔ کاهش ریسک می‌شوند.
GPT-3 قادر به یادگیری بدون نمونه، چند نمونه و یک نمونه(one-shot learning) است.
استفاده

GPT-3 از طریق endpoint در پایتون و Curl، یا با دسترسی به یک playground رسمی مبتنی بر وب، یک رابط تبدیل متن خارج از متن را ارائه می‌دهد.
یک کاربر می‌تواند مقداری متن را به عنوان درخواست وارد کند و مدل یک تکمیل متن ایجاد می‌کند که سعی می‌کند با هر زمینه یا الگویی که داده شده مطابقت داشته باشد.
به عنوان مثال، اگر به API دستور «همان‌طور که دکارت گفت، فکر می‌کنم، بنابراین» را بدهید، با احتمال زیاد تکمیل «من هستم» را برمی‌گرداند.
مدلها، متن را با تفکیک آن به توکن درک و پردازش می‌کنند. نشانه‌ها می‌توانند کلمات یا فقط تکه‌های کاراکتر باشند. به عنوان مثال، کلمه "همبرگر" به نشانه "ham" , "bur" و "ger" تقسیم می‌شود، در حالی که یک کلمه کوتاه و رایج مانند "گلابی" یک نشانه واحد است. بسیاری از نشانه‌ها با یک فضای سفید شروع می‌شوند، به عنوان مثال "سلام" و "خداحافظ".
استفاده > بدنه درخواست

max_tokens - حداکثر تعداد توکن برای تکمیل.
دما - از چه دمای نمونه برداری استفاده شود. مقادیر بالاتر به این معنی است که مدل ریسک‌های بیشتری را تحمل می‌کند. برای برنامه‌های خلاق تر ۹ دهم و برای مواردی که دارای پاسخ مشخص هستند ۰ (نمونه‌گیری argmax) را امتحان کنید.
top_p - جایگزینی برای نمونه برداری با دما، به نام نمونه‌گیری هسته، که در آن مدل نتایج توکن‌ها را با جرم احتمال top_p در نظر می‌گیرد؛ بنابراین ۰٫۱ بدین معناست که فقط توکن‌هایی که دارای ۱۰٪ جرم بالایی هستند در نظر گرفته می‌شوند.
n - تعداد تکمیل برای هر اعلان.
stream - آیا پیشرفت جزئی را به عقب بازگردانید یا خیر. در صورت تنظیم، توکن‌ها به عنوان رویدادهای ارسال شده توسط سرور فقط در صورت موجود شدن ارسال می‌شوند و جریان با پیام data: [DONE]
logprobs - شامل احتمال ورود به سیستم در logprobs به احتمال زیاد، و همچنین نشانه‌های انتخاب شده‌است.
echo - علاوه بر تکمیل، اعلان را بازگردانید
stop - حداکثر ۴ دنباله که API تولید توکن‌های دیگر را متوقف می‌کند. متن برگشتی حاوی دنباله توقف نخواهد بود.
حضور_جریمه - عددی بین -۲٫۰ تا ۲٫۰. مقادیر مثبت، توکن‌های جدید را بر اساس اینکه آیا تا به حال در متن ظاهر شده‌اند مجازات می‌کند، و احتمال مدل را برای صحبت در مورد موضوعات جدید افزایش می‌دهد.
frequency_penality - عدد بین -۲٫۰ و ۲٫۰. مقادیر مثبت، توکن‌های جدید را بر اساس فرکانس موجود در متن تا کنون مجازات می‌کند و احتمال تکرار کلمه به‌طور کلمه را کاهش می‌دهد.
best_of - best_of در سمت سرور ایجاد می‌کند و «بهترین» (یکی با کمترین احتمال ورود به سیستم در هر توکن) را برمی‌گرداند. نتایج را نمی‌توان پخش کرد.
logit_bias - احتمال ظاهر شدن نشانه‌های مشخص شده در تکمیل را اصلاح کنید.
مدلها و موتورها

GPT-3 دارای ۴ مدل است که هر کدام دارای موتورهای متعدد با قابلیت‌ها و قیمت‌های متفاوت هستند.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
سری‌های پایه: مجموعه ای از مدل‌های GPT-3 که می‌توانند زبان طبیعی را درک کرده و تولید کنند
آموزش سری Beta: مجموعه ای از مدل‌های تخصصی که شبیه سری اصلی هستند، اما با رعایت دستورالعمل‌ها بهتر عمل می‌کنند
سری Codex Private beta: مجموعه ای از مدل‌ها که می‌توانند کد را درک کرده و تولید کنند، از جمله ترجمه زبان طبیعی به کد
فیلتر محتوا: یک مدل دقیق تنظیم شده که می‌تواند حساس بودن یا ناامن بودن متن را تشخیص دهد
مدلها و موتورها > سری پایه

مدل‌های پایه GPT-3 می‌توانند زبان طبیعی را درک کرده و تولید کنند. پایه شامل ۴ موتور، به نام davinci ، curie ، babbage و ada با سطوح مختلف از قدرت مناسب برای کارهای متفاوت است.
داوینچی قوی‌ترین مدل و آدا سریع‌ترین مدل است.
مدلها و موتورها > سری دستورالعمل

Instruct شامل دو موتور davinci-instruct-beta و curie-instruct-beta .
مدلها و موتورها > سری Codex

مدلهای Codex فرزندان مدلهای پایه GPT-3 هستند که می‌توانند کد را درک کرده و تولید کنند. داده‌های آموزشی آنها شامل زبان طبیعی و کد عمومی GitHub است.
آنها در Python , JavaScript , Go , Perl , PHP , Ruby , Swift , TypeScript , SQL و Shell بیشترین توانایی را دارند.
Codex موتوری است که به GitHub Copilot قدرت می‌دهد.
مدلها و موتورها > محتوا-فیلتر

هدف این فیلتر تشخیص متن تولید شده‌است که ممکن است از API حساس یا ناامن باشد.
این برنامه دارای سه روش طبقه‌بندی متن safe ، sensitive یا unsafe می‌باشد
مدلها و موتورها > مدلهای دقیق تنظیم شده

مدل‌های پایه را می‌توان برای مورد خاص کاربر با تنظیم دقیق سفارشی کرد.
بررسی‌ها

فرهاد منجو در بررسی ژوئیه ۲۰۲۰ در نیویورک تایمز گفت که توانایی GPT-3 در ایجاد کد رایانه، شعر و نثر نه تنها "شگفت انگیز"، "ترسناک" و "تحقیر آمیز" نیست، بلکه بیش از حد وحشتناک است. "
دیلی نوس یک سری مقاله از ۹ فیلسوف در GPT-3 ارائه داد. دیوید چالمرز، فیلسوف استرالیایی، GPT-3 را «یکی از جالب‌ترین و مهم‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی تولید شده» توصیف کرد.
یک بررسی در Wired گفت که GPT-3 "باعث لرز در سراسر سیلیکون ولی می‌شود ".
در National Law Review آمده‌است که GPT-3 یک «گام چشمگیر در فرایند بزرگتر» است، زیرا اوپن ای آِی و سایرین در حالی که به «تلاش برای دستیابی به اطلاعات کلی تر» ادامه می‌دهند «برنامه‌های مفیدی برای همه این قدرت» پیدا کرده‌اند.
مقاله ای در MIT Technology Review، که توسط گری مارکوس، منتقد Deep Learning نوشته شده‌است اظهار داشت که "GPT-3" درک جهان اغلب به‌طور جدی خاموش است، به این معنی که شما هرگز نمی‌توانید به آنچه می‌گوید اعتماد کنید. " به گفته نویسندگان، GPT-3 روابط بین کلمات را بدون درک معنای هر کلمه مدل می‌کند.
جروم پسنتی، سرپرست آزمایشگاه هوش مصنوعی فیس بوک، گفت GPT-3 ناامن است و به جنسیت گرایی، نژادپرستی و سایر زبان‌های مغرضانه و منفی که توسط سیستم ایجاد می‌شود اشاره کرد، هنگامی که از آنها خواسته شد دربارهٔ یهودیان، زنان، سیاهپوستان و هولوکاست بحث کنند.
نابلا، یک شرکت نوپای فرانسوی متخصص در فناوری مراقبت‌های بهداشتی، GPT-3 را به عنوان یک چت بات پزشکی آزمایش کرد، اگرچه خود اوپن ای آی نسبت به چنین استفاده ای هشدار داد. همان‌طور که انتظار می‌رفت، GPT-3 محدودیت‌های زیادی را نشان داد. به عنوان مثال، هنگام آزمایش پاسخ GPT-3 در مورد مسائل مربوط به سلامت روان اینگونه بود، هوش مصنوعی به یک بیمار شبیه‌سازی شده توصیه کرد که خودکشی کند.
نوام چامسکی در مورد ارزش علمی GPT-3 شک و تردید خود را بیان کرد: این یک مدل زبانی نیست. برای زبانهای غیرممکن به همان اندازه برای زبانهای واقعی کار می‌کند؛ بنابراین، اگر به عنوان یک مدل زبانی در نظر گرفته شود، با معیارهای عادی علمی رد می‌شود. [...] شاید برای مقاصدی مفید باشد، اما به نظر می‌رسد به‌طور کلی چیزی در مورد زبان یا شناخت به ما نمی‌گوید. "
برنامه‌های کاربردی

GPT-3 در برخی محصولات مایکروسافت برای ترجمه زبان معمولی به کد رایانه رایانه استفاده می‌شود.
GPT-3 توسط اندرو ماین برای AI Writer استفاده شده‌است، که به افراد اجازه می‌دهد از طریق ایمیل با شخصیت‌های تاریخی مکاتبه کنند.
GPT-3 توسط جیسون رورر در پروژه چت بات با مضمون یکپارچه‌سازی با نام "Project December" استفاده شده‌است، که به صورت آنلاین قابل دسترسی است و به کاربران اجازه می‌دهد با استفاده از فناوری GPT-3 با چندین هوش مصنوعی گفتگو کنند.
GPT-3 توسط گاردین برای نوشتن مقاله ای در مورد بی‌ضرر بودن هوش مصنوعی برای انسان استفاده شد. با ارائه برخی ایده‌ها و تولید هشت مقاله مختلف، که در نهایت در یک مقاله ادغام شد.
GPT-3 در AI Dungeon استفاده می‌شود که بازی‌های ماجراجویی مبتنی بر متن را تولید می‌کند.
GPT-3 در Podacity استفاده می‌شود. Ai، اولین موتور جستجوی ساخته شده با GPT-3.
جنجال - جدال سرسختانه

اوپن ای آی ابتدا در سال ۲۰۱۵ به صورت غیرانتفاعی تأسیس شد. در سال ۲۰۱۹، اوپن ای آی مدل پیش ساز GPT-3 را به صورت عمومی منتشر نکرد، و از شیوه‌های منبع باز قبلی OpenAI شکایت کرد و نگران بود که این مدل باعث تداوم اخبار جعلی شود. OpenAI سرانجام نسخه GPT-2 را منتشر کرد که ۸ درصد از اندازه مدل اصلی بود. در همان سال، OpenAI تغییر شکل داد و یک شرکت انتفاعی بود. در سال ۲۰۲۰، مایکروسافت اعلام کرد که این شرکت دارای مجوز انحصاری GPT-3 برای محصولات و خدمات مایکروسافت پس از سرمایه‌گذاری چند میلیارد دلاری در اوپن ای آی است. این توافقنامه به اوپن ای آی اجازه می‌دهد تا یک API رو به عموم ارائه دهد تا کاربران بتوانند متن را به GPT-3 ارسال کنند تا خروجی مدل را دریافت کنند، اما فقط مایکروسافت به کد منبع GPT-3 دسترسی خواهد داشت.
مدلهای بزرگ زبانی، مانند GPT-3، به دلیل تأثیر محیطی آموزش و ذخیره مدلها، مورد انتقاد محققان اخلاق هوش مصنوعی گوگل قرار گرفته‌اند، که در مقاله ای که توسط تیمنیت گبرو و امیلی M. بندر در سال ۲۰۲۱ منتشر شد آماده است
معادله آورامی

تبدیل یک فاز از فاز دیگر با رشد هسته هایی که به طور تصادفی در فاز مادر تشکیل می شوند.
معادله آورامی توضیح می دهد که چگونه جامدات در دمای ثابت از یک فاز به فاز دیگر تبدیل می شوند. این می تواند به طور خاص سینتیک تبلور را توصیف کند، می تواند به طور کلی برای سایر تغییرات فاز در مواد مانند سرعت واکنش شیمیایی اعمال شود، و حتی می تواند در تجزیه و تحلیل سیستم های اکولوژیکی کاربرد داشته باشد.
این معادله با نام معادله جانسون – مهل – اورامی – کلموگروف ( JMAK ) نیز شناخته می‌شود. این معادله برای اولین بار توسط جانسون، مهل، اورامی و کولموگروف (به زبان روسی) در مجموعه ای از مقالات منتشر شده در مجله فیزیک شیمی بین سال های 1939 و 1941 استخراج شده است.    علاوه بر این، کولموگروف از نظر آماری تبلور یک جامد را در سال 1937 بررسی کرد (به روسی، Kolmogorov، AN، Izv. آکاد. ناوک. SSSR., 1937, 3, 355).
سینتیک تبدیل

تغییرات اغلب یک روند s شکل یا سیگموئیدی را طی می‌کنند که در آن نرخ تبدیل در ابتدا و انتهای تبدیل کم است، اما در بین آن‌ها سریع است.
سرعت آهسته در مراحل اول را می توان به زمان مورد نیاز برای تشکیل و شروع رشد تعداد قابل توجهی از هسته های فاز جدید نسبت داد. در طول دوره میانی، سرعت تبدیل سریع است زیرا هسته‌ها به ذرات تبدیل می‌شوند و فاز قدیمی را مصرف می‌کنند در حالی که هسته‌ها در فاز اصلی باقی مانده به شکل‌گیری ادامه می‌دهند.
هنگامی که تبدیل به مراحل نهایی نزدیک می شود، مواد تغییر نیافته کمی برای هسته سازی بیشتر باقی می ماند و تولید ذرات جدید شروع به کند شدن می کند. علاوه بر این، ذرات تشکیل شده قبلی شروع به تماس با یکدیگر می کنند و مرزی را تشکیل می دهند که در آن رشد متوقف می شود.