Модель GPT-4 для работы с естественными языками обучена на основе обширных текстовых данных. 1 Для этого используется большое количество текстов из различных источников, таких как новостные статьи, книги и веб-сайты. 1

Процесс обучения включает в себя:

1. Предварительное обучение (pretraining). 2 Для этого используется большой объём текста из интернета (примерно 10 терабайт) и кластер из специальных графических процессоров (GPU). 2 В результате текст сжимается в нейросеть, и получается базовая модель. 2
2. Дообучение (fine-tuning). 5 Оно осуществляется на относительно небольших объёмах данных (например, 100 000 документов), но каждый из них имеет высокое качество. 2 Такой подход позволяет модели лучше понимать задачи, стоящие перед ней. 2

Также в процессе обучения используется метод RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — обучение с подкреплением на основе отзывов человека. 2 В этом методе люди сравнивают различные варианты ответов, предложенные моделью, и выбирают наилучший из них. 2