Система обучения GPT-моделей на больших объёмах текстовых данных включает несколько этапов: 1

1. Предварительное обучение (Pre-Training). 1 Модель обучают на огромных массивах текстов, которые содержат данные на множестве языков. 1 Например, это могут быть общедоступные интернет-ресурсы, научные статьи, книги и другие источники. 1 Обучение на таких данных помогает модели осваивать структуры и паттерны языка. 1
2. Тонкое дообучение (Fine-Tuning). 1 Этот этап нужен, чтобы улучшить качество работы модели и адаптировать её для конкретных задач. 1 В ходе дообучения модель «донастраивается» с использованием специально подобранных наборов данных. 1 Процесс включает ручную модерацию, когда специалисты оценивают и корректируют ответы модели, обучая её избегать ошибок и неправомерных ответов. 1
3. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). 1 Модель использует обратную связь для того, чтобы улучшать свои ответы. 1 Процесс напоминает обучение в игре: модель получает «награды» за правильные ответы и «штрафы» за неправильные, что помогает ей обучаться более точно и эффективно. 1

Способности готовой модели зависят не только от количества, но и от качества этих данных. 2 Модель анализирует огромное количество текстов на разных языках, чтобы выявить шаблоны, связи и закономерности в тексте. 1 Эти закономерности могут быть как на уровне слов (лексика), так и на уровне фраз (синтаксис и семантика). 1