GPT-3的数据集处理和训练代码主要使用Python编程语言。
具体来说，OpenAI使用Python代码和PyTorch框架来构建了GPT-3的训练模型。
此外，OpenAI还使用了其他Python的包来处理和准备数据集，例如NLTK和spaCy等。
GPT-3还使用了C++和CUDA等语言来进行一些低级优化，以加快模型训练和推理速度
GPT-3 使用了多种机器学习框架，其中最主要的是TensorFlow和PyTorch。
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，具有高效、灵活和易于使用的特点，适合于深度学习的应用场景。
PyTorch是由Facebook开发的另一种流行的深度学习框架，与TensorFlow类似，具有动态图形特性，可以更方便地进行模型的构建和训练,PyTorch更适合用于快速开发原型，而且相对来说更易用一些，另外也因为PyTorch的动态计算图设计有助于灵活地处理不同形状的输入数据。
除了这两个主要的框架外，GPT-3 也使用了其他一些机器学习框架，例如Keras和MXNet等，以及一些自定义的库和工具，如JAX和Flax等。这些框架和工具都有其各自的优势和特点，并且可以根据具体场景和需求进行调整和使用。