Обучение ChatGPT на массивах текстовых данных работает следующим образом: нейросеть «усвоила» эту информацию, записала её в свои узлы и теперь при получении запроса прогоняет его по всем, интерпретирует согласно полученным при обучении знаниям и выдаёт ответ. 2

Для обучения ChatGPT используют огромный корпус написанных людьми текстов разного качества и на разных языках. 1 Например, во время обучения модели GPT-3 было использовано около 570 ГБ текстовых данных. 3

Процесс обучения включает в себя несколько этапов: 5

1. Инициализация предварительно обученной модели. 5
2. Тонкая настройка параметров модели на меньшем наборе данных, специфичном для конкретной задачи. 5
3. Несколько раундов обучения, во время которых производительность модели оценивается на основе набора валидационных данных, чтобы определить, необходимо ли дальнейшее обучение. 5
4. Как только модель достигает удовлетворительной производительности на валидационном наборе, её можно использовать для генерации прогнозов на новом наборе тестов. 5

Также для обучения ChatGPT на своих данных можно использовать алгоритм gLoRA, который позволяет подготовить модель, обучив её на всех доступных текстах и документах, что в дальнейшем даёт возможность задавать вопросы, опираясь на созданную локальную базу данных. 4