GPT-3是一种深度学习模型，具有潜在的巨大计算成本和训练麻烦。根据OpenAI公司的官方消息，训练GPT-3是一项昂贵的和耗时的过程，在OpenAI公司，训练GPT-3的成本已经超过了10亿美元。考虑到GPT-3的架构、规模和训练时间，这是可以理解的。

实际上，GPT-3模型需要处理大量的文本数据，同时还需要完成海量的模型参数优化和微调。由于训练GPT-3模型需要大量计算资源，OpenAI公司通过大规模的并行计算、分布式系统和高速网络等技术优化了训练过程。

虽然GPT-3属于开源模型，且任何人都可以使用OpenAI的API进行自然语言处理任务，但想要训练一个新的GPT-3模型或构建一个类似的模型，则需要巨大的计算机资源、大量的数据和合适的算法，这都需要大量的资金和技术投入。因此，训练GPT-3模型的计算成本可能是非常高的。

需要注意的是，任何想要用GPT-3模型解决问题，都需要通过OpenAI API进行调用，并且需要注意API使用的费用，并确保不会导致超出预算的开销。

总的来说，GPT-3模型的训练是一个非常昂贵和耗时的过程，在实际应用中，目前更多的是通过OpenAI API来使用已经训练好的模型，并按量付费，而不是在自己的本地计算机上训练新模型。

GPT-3是OpenAI公司开发的一个强大的自然语言处理模型，可以用于生成文本、文本分类、问答等任务。GPT-3是基于深度学习技术构建的，并采用Transformer结构和大规模参数优化等技术，因此，它需要大量的数据和超级计算机的支持来实现有效的训练。目前，OpenAI尚未发布GPT-3的训练代码和数据集，所以普通用户无法自己训练GPT-3模型。但是，我们可以通过以下步骤来理解训练GPT-3需要的技术和资源：

1. 数据预处理
   GPT-3的训练数据集需要经过大量的预处理和清洗，以便与模型相容，并提高模型的训练效率。预处理通常包括去除停用词、替换麻烦的单词或短语、提取关键词等等。

2. 模型选择和设计
   GPT-3可以通过多种模型结构实现，打造一个成熟的GPT-3模型，需要探索多种不同的研究方向，结合目标任务，设计合适的模型。

3. 计算资源
   GPT-3是一个非常庞大且复杂的模型，需要强大的计算资源来支持其成本，这包括高速计算机、高速网络传输等等。因此，训练GPT-3所需的计算成本非常高昂。OpenAI利用了分布式计算技术，将大量的训练任务分配给多个计算机节点，以提高训练效率。

4. 模型优化
   在对预处理数据进行处理后，需要进行模型训练，并通过不断反馈调节模型结构和参数的效果。这将需要使用多样化的优化方法，比如梯度下降等算法来解决。

总的来说，训练GPT-3需要大量的数据、大量的计算资源和深度学习知识。从理论和实践角度，训练GPT-3自己成本和难度巨大，需要强烈的计算机和数学背景知识。因此，对于普通用户来说，使用OpenAI API调用GPT-3已经足够实现自然语言处理任务。