Система обучения GPT-3 на большом объёме текстовых данных работает следующим образом: 1

1. Текстовые данные проходят через кодер, после чего создаются векторы. 1
2. Полученные векторы далее анализируются механизмом внимания. 1
3. Такой смешанный процесс помогает предсказать следующее слово, которое скажет человек. 1 Проще говоря, происходит «заполнение пробелов», основанное на том, насколько машина уверена в своих знаниях. 1
4. Далее полученное слово с имеющимся предсказанием отправляется в декодер. 1 Цикл генерирования новых предложений продолжается бесконечно. 1

Для генерации примеров для обучения модели используется набор данных размером в 300 миллиардов текстовых токенов. 2 На ввод модели подаётся один пример, и её просят предсказать следующее слово предложения. 2 Поначалу предсказания модели будут ошибочны. 2 Затем подсчитывают ошибку в предсказании и обновляют модель до тех пор, пока предсказания не улучшатся. 2 И так несколько миллионов раз. 2

Также существует процесс тонкой настройки модели GPT-3, который позволяет адаптировать её к конкретной задаче или предметной области. 5 Для этого предварительно обученную модель тренируют на меньшем наборе данных, специфичном для конкретной задачи. 5