GPT⑶是自然语言处理领域最新、最具零售价值的神经网络之一，但它的高价值和相对不可控制的风险已成为一个热门话题。但是，在人工智能的不断进步下，如何使GPT⑶更加强大和可控制已成为我们这个行业的焦点。

现在，我们已看到人工智能领域的趋势是愈来愈向着数据驱动和自动化。这为GPT⑶的升级打开了大门。一种能够让GPT⑶更加强大和可控的方法是使用更多的数据，并且能够快速而准确地调剂它的训练。为了使其更加强大和可控，我们可使用以下几种方法来升级GPT：

* 使用更多的数据：当它处理数据时，GPT⑶使用了大量的机器学习方法，例如神经网络和深度学习，为此我们可以延续增加数据，从而取得更好的结果。这类方法将有助于提高GPT⑶的准确性和可靠性。

* 引入新的算法：目前，大多数人工智能算法都是基于深度学习的。但是，我们可以尝试其他基于人工智能领域的技术来升级GPT⑶，例如序列到序列模型，这将有助于改进GPT⑶的计算效力和准确性。

* 最好实践的集成：人工智能领域的专业人士现在具有了几种新的最好实践来升级GPT⑶。例如，使用集成学习、基于特点选择的方法等，这些方法将有助于提高GPT⑶的能力和可靠性。

* 使用多任务学习：多任务学习是GPT⑶性能提升的一个很好的方法。多任务学习方法可使得模型在运行一个任务时学习到该任务下的表征（representation）。而在运行另外一个任务时，仅仅改动该任务的输出层，从而取得更高的精度。这类方法可使得GPT⑶更加高效地学习和利用，同时还可以提高它的可靠性。

在总的来讲，GPT⑶的升级将是一个长时间的、延续不断的进程。但是，通过持久的努力，我们可以继续提升它的性能和可用性，从而实现更广泛的用处和更好的结果。