Процесс обучения моделей искусственного интеллекта на основе GPT-3 включает несколько этапов: 1

1. Подготовка обучающих данных. 5 Обучающий текст нарезается на случайные куски, которые составляются в последовательности из 1024 (у GPT-3 — 2048) токенов, разделяясь специальным символом. 5
2. Анализ данных. 1 Сеть глубоко анализирует и извлекает ключевую информацию из промпта. 1 На последнем этапе сеть формирует итоговый вектор, который аккумулирует в себе наиболее существенное значение, содержащееся в промпте. 1
3. Предсказание следующего слова. 1 Итоговый вектор преобразуется в вероятностное распределение по всем возможным следующим токенам. 1 Это достигается с помощью умножения вектора на ещё одну матрицу весов — в результате получаются логиты (логарифмические вероятности) для каждого возможного токена. 1
4. Настройка параметров модели. 1 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. 1

Учебный корпус GPT-3 состоит из набора данных типа common-crawl, который включает в себя 45 ТБ текстовых данных, полученных из интернета. 2