Как работает система обучения GPT-3 на большом объеме текстовых данных?

Система обучения GPT-3 на большом объёме текстовых данных работает следующим образом: www.exploit.media

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

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

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