我想知道我是否能够在文本分类问题中使用OpenAI GPT-3进行迁移学习？如果是这样的话，我该如何使用Tensorflow，Keras开始呢。
(我在以下示例中用********替换了仇恨语言(
给定样本，如：
("You look like ****** *** to me *******", true)
("**** you *********", true)
("**** my ****", true)
("hey my name is John can you help me?", false)
("hey my name is John, i think you ****** ***!", true)
("i have a problem with my network driver hpz-3332d", false)
GPT-3确实可以决定给定的输入是否令人讨厌。GPT-3实际上正在实现过滤器，它可以非常有效地判断任意注释是否完整。您只需输入消息，让GPT3在最后自动完成, true|false)部分，将令牌设置为约6，温度设置为90%。
同样依赖于更复杂上下文的布尔分类(你可以在不使用脏话的情况下侮辱某人(可以用GPT3进行，也可以用GPT2进行。