GPT-3 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它通过海量的训练数据和模型参数来生成文本。它具备很高的生成能力，可以进行文本预测、写作和对话等任务。关于 GPT-3 是否具备常识推理能力，我们可以从以下几个方面来思考：

  1. 训练数据：GPT-3 是由大量的网络文本数据进行训练得到的，这些数据来自于互联网的各个角落，包括维基百科、新闻、博客、社交媒体等等。这些数据涵盖了各种领域的知识，包括常识性的知识。因此，GPT-3 在训练时会接触到一些常识性的信息。

  2. 预训练过程：GPT-3 在预训练阶段，会通过阅读海量的文本数据，学习到一些语言模式和规律。这个过程可能使得模型对一些常识性的信息有一定的了解。

  3. 生成能力：GPT-3 在生成文本时，可以根据输入的上下文进行逻辑推理和语义理解。这种能力使得它可以通过常识性的推理来给出一些合理的回答。例如，如果问到"太阳是什么颜色的?"，GPT-3 可能会通过常识推理得出答案是黄色。

  然而，GPT-3 也存在一些局限性，它并不是一个真正具备常识推理能力的模型。因为GPT-3 的输入和输出都是基于统计概率的，它并没有真正的理解能力。这意味着，如果问题涉及到复杂的领域知识或需要深入推理的情况，GPT-3 可能无法给出准确的答案。此外，GPT-3 也可能会受到训练数据的偏见影响，导致生成出来的文本有一定的倾向性。

  综上所述，虽然 GPT-3 在一定程度上具备常识推理的能力，但它并不是一个全面拥有常识推理能力的模型。使用 GPT-3 时需要谨慎对待其回答，并结合其他可靠的信息来源进行判断。