开发人员现在可以使用自己的资料，来微调语言模型GPT-3，以创建适合其应用程序的自定义版本，OpenAI表示，自定义GPT-3，让模型能可靠地用于更多使用案例中，并且执行成本更低，速度更快。
开发人员可以使用任意大小的资料集自定义模型，或是根据用户的反馈，来逐步添加资料进行调整，官方提到，通过微调，可使模型输出的正确率，从83%提升到95%。而要自定义模型也非常简单，用户只需要提供资料集文件，并在OpenAI命令行工具执行单个指令，系统便会自动开始自定义版本训练，并且在OpenAI API中提供服务。
OpenAI从去年开始提供GPT-3的API服务，而只要几个样本进行额外的训练，GPT-3就可以进一步执行各式各样自然语言任务，这个技术被称为少样本学习。用户只需要提供不到100个样本，就可以提升GPT-3的性能，随着用户提供更多的资料，模型性能就会不断提高，在去年OpenAI所发布的研究，研究人员使用少于100个样本，就能有效提高GPT-3在特定任务上的性能，而且研究也发现，样本数量提高1倍，改进品质会以线性增加。
对GPT-3模型是棘手问题的国小数学，使用资料集自定义后，模型解题精确度就可以提升达2到4倍。OpenAI还提到，自定义GPT-3能提高输出的可靠性，从他们用户的案例中发现，使用自定义GPT-3模型，不可靠的输出结果发生频率从17%下降到了5%，整体工作流程更加顺畅，成本和延迟都获得降低。