Как работает алгоритм YandexGPT для обработки текстовых данных?

Алгоритм YandexGPT для обработки текстовых данных работает в несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Для обучения модели используют внешние и внутренние источники. 1 Внешние — публичные базы данных, интернет-ресурсы, научные публикации. 1 Внутренние — поисковые запросы, обращения пользователей к виртуальным ассистентам и другие виды взаимодействий. 1
2. Очистка данных. 1 Удаляют шумы, ошибки и некорректную информацию, которая может негативно сказаться на обучении модели. 1
3. Структурирование данных. 1 Организуют их в удобной для моделирования форме. 1 Это может включать создание таблиц, корпусов текстов или других структурированных форматов. 1
4. Предобработка данных. 1 Преобразуют сырые данные в формат, удобный для обучения модели. 1 Сюда входят такие операции, как токенизация (разделение текста на отдельные элементы), нормализация (приведение к единому виду) и устранение дубликатов. 1
5. Обучение модели. 1 Модель обучается на собранных данных, используя алгоритмы машинного обучения, чтобы научиться предсказывать следующее слово в контексте предыдущего. 1
6. Fine-tuning. 1 После основного этапа обучения проводят тонкую настройку модели. 1 На этом этапе модель адаптируется к конкретным задачам и условиям использования, например, обучению на специфичных запросах или стилях общения. 1
7. Оценка и тестирование. 1 Используют различные метрики и тесты, чтобы убедиться, что модель отвечает поставленным целям и требованиям. 1
8. Внедрение и эксплуатация. 1 Модель внедряют в продуктивные системы и начинают её эксплуатацию. 1 Важно мониторить работу модели в реальных условиях, собирать обратную связь и оперативно устранять возможные ошибки и недочёты. 1

В результате YandexGPT учится разбираться в конкретной области и генерирует ответы, которые отличаются ясностью, простотой и точностью, свойственными эксперту. 2