Как работает процесс обучения моделей искусственного интеллекта на основе GPT-3?

Процесс обучения моделей искусственного интеллекта на основе GPT-3 включает несколько этапов: proglib.io

1. Подготовка обучающих данных. habr.com Обучающий текст нарезается на случайные куски, которые составляются в последовательности из 1024 (у GPT-3 — 2048) токенов, разделяясь специальным символом. habr.com
2. Анализ данных. proglib.io Сеть глубоко анализирует и извлекает ключевую информацию из промпта. proglib.io На последнем этапе сеть формирует итоговый вектор, который аккумулирует в себе наиболее существенное значение, содержащееся в промпте. proglib.io
3. Предсказание следующего слова. proglib.io Итоговый вектор преобразуется в вероятностное распределение по всем возможным следующим токенам. proglib.io Это достигается с помощью умножения вектора на ещё одну матрицу весов — в результате получаются логиты (логарифмические вероятности) для каждого возможного токена. proglib.io
4. Настройка параметров модели. proglib.io Алгоритм обратного распространения ошибки позволяет настраивать огромное количество параметров модели (в GPT-3 их 175 млрд) таким образом, чтобы минимизировать ошибку при предсказании следующего слова в тексте. proglib.io

Учебный корпус GPT-3 состоит из набора данных типа common-crawl, который включает в себя 45 ТБ текстовых данных, полученных из интернета. dzen.ru