GPT-3是一个非常庞大的神经网络模型，其训练时间非常庞大。具体训练时间取决于多个因素，包括可用的计算资源、数据集的大小以及训练所采用的学习算法等。

  根据OpenAI的官方文档，《Language Models are Few-shot Learners》中提到，GPT-3是使用了175亿个参数进行训练的。通常情况下，训练一个这样庞大的模型需要大量的计算资源，并且需要数日到数周的时间。

  然而，具体的训练时间可能因为多种因素而有所不同。在OpenAI的案例中，他们使用了数千台图形处理器（GPUs）进行高性能计算，从而加快了训练速度。此外，GPT-3还使用了大规模的文本语料库进行预训练，这也需要相当长的时间来处理。

  要注意的是，这些都是只训练模型本身所需的时间，并不包括数据采集和预处理的时间。数据采集和预处理阶段同样需要大量的时间和资源，因为要处理的数据集可能非常庞大。

  总而言之，GPT-3的训练时间是非常昂贵的，需要大量的计算资源和时间，具体的训练时间会因具体情况而异。