pythonのライブラリであって、かつローカルで処理したい。理由はデータが重要なものでインターネット上にアップロードできないから。

OpenAIのGPT-3の完全なモデルは、2022年1月の時点では公開されていませんでした。しかし、OpenAI以外の組織やコミュニティによって開発・公開されているモデルやライブラリも存在します。以下は、ローカル環境で動作する自然言語処理のモデル・ライブラリの例です。

1. Hugging Face's Transformers: このライブラリには、BERT, GPT-2, T5などの多数の事前学習モデルが含まれており、これらのモデルはローカルで完全に動作します。GPT-2は、特に文章生成タスクにおいて高い性能を持つモデルとして知られています。

2. spaCy: spaCyは高速な自然言語処理ライブラリで、固有表現認識や依存関係解析などのタスクに適しています。spaCy 3.0以降、トランスフォーマーベースのモデルもサポートされています。

3. NLTKやTextBlob: これらのライブラリは基本的なテキスト処理や分析のためのツールを提供します。

4. gensim: トピックモデリングや文書の類似性計算に特化したライブラリです。

これらのライブラリやモデルを利用することで、ローカル環境でデータを安全に処理することができます。特に、Hugging FaceのTransformersライブラリで提供されるGPT-2は、文章生成のタスクにおいてGPT-3に似た性能を持つモデルとして知られていますので、試してみる価値があると思います。