Как ChatGPT устроен и как он обрабатывает информацию?

ChatGPT — это большая языковая модель, которая была обучена на огромном наборе данных человеческого языка. 1 В основе нейросети лежит архитектура Transformer, которая позволяет строить модели, работающие с текстом. 2

Процесс обработки текстовых запросов в ChatGPT включает несколько этапов: 1

1. Предварительная обработка. 1 Вводимый текст удаляют от нерелевантной информации, такой как специальные символы или форматирование, а также разделяют на более мелкие смысловые единицы, такие как слова или фразы. 1
2. Кодирование. 1 Токенизированный текст кодируют в числовой формат, который может быть понятен нейронной сети. 1 Каждая лексема сопоставляется с уникальным числовым значением и преобразуется в числовой тензор. 1
3. Обработка нейронной сети. 1 Кодированный тензор текста проходит через несколько уровней обработки нейронной сети, где модель использует свои выученные веса и смещения для анализа входных данных и генерирования выходного сигнала. 1
4. Декодирование. 1 Выходные данные нейронной сети декодируют в человекочитаемый текстовый ответ. 1 Числовой тензор преобразуют в последовательность лексем, а затем в текст. 1
5. Постобработка. 1 Сгенерированный текстовый ответ подвергается постобработке для обеспечения его грамматической правильности и соответствия контексту. 1 Это может включать в себя фильтрацию определённых типов ответов или изменение ответа для лучшего соответствия введённым пользователем данным. 1

Для генерации текста ChatGPT использует технику «обучения без наблюдения». 1 Это означает, что нейросеть обучили на большом наборе данных текста без явных меток или указаний, что позволяет ей самостоятельно изучать закономерности и взаимосвязи в языке. 1