Как обучена модель GPT-4 для работы с естественными языками?

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

Процесс обучения включает в себя:

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

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