Как модель GPT-3 обрабатывает человеческие запросы в контексте решения задач?

Модель GPT-3 обрабатывает человеческие запросы в контексте решения задач в два этапа: www.tutorialspoint.com

1. Предварительная подготовка. www.tutorialspoint.com Модель анализирует огромные объёмы текстовых данных интернета. www.tutorialspoint.com Используя самоконтролируемый подход к обучению, GPT-3 учится предсказывать последующее слово в данном контексте. www.tutorialspoint.com Этот процесс обеспечивает модели всестороннее понимание языка и контекста. www.tutorialspoint.com
2. Тонкая настройка. www.tutorialspoint.com На этом этапе модель проходит дальнейшее обучение по конкретным задачам или областям. www.tutorialspoint.com Для этого ей предоставляют помеченные данные для контролируемого обучения, что позволяет модели генерировать желаемые результаты на основе заданных входных данных. www.tutorialspoint.com

После обучения GPT-3 использует приобретённые знания о языковых паттернах и понимании контекста для создания текста, максимально имитирующего человеческое письмо. www.tutorialspoint.com При представлении подсказки или входных данных модель использует механизмы самоконтроля для анализа взаимосвязей между словами. www.tutorialspoint.com В результате на выходе получается связный и контекстуально релевантный текст. www.tutorialspoint.com

Например, с помощью GPT-3 можно упростить сбор статистики о пользователях сайта или сервиса. trends.rbc.ru Достаточно сформулировать на естественном языке, какая информация нужна, и алгоритм выдаст готовый кусок кода для работы с базой данных. trends.rbc.ru