<prompt> Orodhesha hatua tatu za kufunza muundo wa GPT-3.  <response>: 1. Kusanya na kuchakata data mapema: Hatua ya kwanza katika kufunza modeli ya GPT-3 ni kukusanya kiasi kikubwa na tofauti cha data ya maandishi ambayo modeli inaweza kujifunza kutoka kwayo. Data hii inahitaji kuchakatwa mapema, ambayo inahusisha kusafisha na kuumbiza maandishi, kuyaweka tokeni katika maneno mahususi naau maneno madogo, na kuunda usimbaji ufaao wa tokeni hizi. 2. Weka mazingira ya mafunzo: Hatua inayofuata ni kuweka mazingira ambapo mafunzo ya mfano yatafanyika. Hii inahusisha kuchagua au kuendeleza usanifu unaofaa wa modeli ya GPT-3, hasa usanifu wa kibadilishaji, kuchagua mfumo, kama vile PyTorch au TensorFlow, na kusanidi maunzi muhimu, kama vile GPU au TPU, ambazo zinaweza kushughulikia mahitaji ya hesabu ya mafunzo ya modeli za lugha kwa kiwango kikubwa. 3. Rekebisha muundo: Punde tu data na mazingira ya mafunzo yanapotayarishwa ipasavyo, hatua ya mwisho ni kurekebisha muundo wa GPT-3 vizuri. Mchakato huu unahusisha kufunza muundo kwenye mkusanyiko wa data uliochakatwa na kurekebisha vigezo vyake mara kwa mara ili kupunguza utendakazi wake wa upotevu, ambao hupima jinsi matokeo ya muundo yanalingana na matokeo yanayohitajika. Hatua hii inaweza kuhusisha urekebishaji wa vigezo vya hyperparameta, ambayo inahusisha kujaribu na mipangilio tofauti ya kiwango cha ujifunzaji cha modeli, saizi ya bechi na vigezo vingine ili kupata maadili bora ya mafunzo yanayofaa. 