我想知道我是否可以使用OpenAI的GPT-3进行文本分类的迁移学习？如果可以，如何使用Tensorflow和Keras开始呢？

回答：

（在下面的样本中，我用********代替了仇恨性语言）

给定的样本如：

("你看起来像****** ***对我来说*******", true)("****你*********", true)("****我的****", true)("嘿，我的名字是@人名，你能帮我吗？", false)("嘿，我的名字是@人名，我觉得你****** ***!", true)("我对我的网络驱动hpz-3332d有问题", false)

GPT-3确实可以判断给定的输入是否具有仇恨性。GPT-3实际上实现了过滤器，可以非常有效地判断任意评论是否具有仇恨性。你只需输入消息，让GPT-3自动完成, true|false)部分，设置tokens大约为~6，温度设置为90%。

依赖于更复杂上下文的布尔分类（你可以不用粗俗语言就侮辱某人）是可以用GPT-3实现的，也可以用GPT-2实现。