Механизм обучения моделей OpenAI на больших объёмах данных включает несколько этапов: 1

1. Определение цели. 1 От этого зависит выбор источников данных для обучения. 1
2. Предварительное обучение. 1 Данные собирают и очищают от ошибок, дубликатов и нерелевантной информации, а затем форматируют для обработки. 1
3. Токенизация. 1 Тексты в наборе данных разбивают на более мелкие фрагменты, чтобы модель могла понимать отдельные слова и учитывать контекст. 1
4. Выбор инфраструктуры. 1 Для обучения модели требуются огромные вычислительные ресурсы, такие как GPU или TPU, часто в облачных средах. 1 На этом этапе выбирают платформу и настраивают параметры обучения. 1
5. Обучение. 1 Модель проходит базовое обучение на больших объёмах данных, чтобы научиться общим закономерностям языка, грамматике и контексту. 1 Этот процесс часто занимает недели или месяцы. 1
6. Тонкая настройка. 15 На этом этапе специалист представляет данные модели, оценивает её вывод, а затем корректирует параметры для улучшения результатов. 1

Изначально используется подход неконтролируемого обучения, когда в модель загружают неструктурированные и немаркированные данные. 1 Это позволяет модели научиться самостоятельно выводить связи между различными словами и концепциями. 1 Следующим шагом становится обучение и тонкая настройка с помощью самоконтролируемого обучения, где внедряется маркировка данных для повышения точности модели. 1