GPT-3
エコノミスト紙によると、アルゴリズムの改良、強力なコンピューター、デジタル化されたデータの増加が、機械学習の革命を促進し、2010年代の新しい技術によって、言語の操作を含む『タスクの急速な改善』をもたらしたという。ソフトウェアモデルは、『脳の神経アーキテクチャに大まかに基づいた構造』で、数千から数百万の事例を使用して学習するように訓練される。自然言語処理(NLP)で使用されるアーキテクチャの1つは、2017年に初めて登場した深層学習モデルTransformerに基づくニューラルネットワークである。GPT-nモデルは、Transformerに基づく深層学習ニューラルネットワーク型のアーキテクチャである。入力されたテキストを処理、マイニング、整理・結合し、対比し、質問に正しく答えることができるNLPシステムは多数存在する。
2022年3月15日、OpenAIは、GPT-3とCodexのAPIに、編集と挿入機能を持たせた新しいバージョンを「text-davinci-002」および「code-davinci-002」という名前で公開した。これらのモデルは、以前のバージョンよりも高性能であると説明され、2021年6月までのデータを用いて訓練された。
2022年11月28日、text-davinci-003を公開。
2022年11月30日、OpenAIはこれらのモデルを「GPT-3.5」シリーズに属すものとし、GPT-3.5シリーズのモデルを微調整したChatGPTをリリースした。
2023年6月13日、gpt-3.5-turbo-16k と関数呼び出し(function calling)を追加した。関数呼び出し(function calling)により、ChatGPT のプラグインのようなことが ChatGPT の外で実行できるようになった。
OpenAI は GPT-3.5 を GPT-3 に含めていない。GPT-3.5 の後継は GPT-4 。