Как GigaChat использует модели GPT для обработки естественного языка?

Возможно, имелись в виду некоторые из модулей нейросети GigaChat, которые используются для обработки естественного языка: hi-tech.mail.ru

• ruGPT-3. hi-tech.mail.ru Российский аналог GPT-3, разработанный SberDevices. hi-tech.mail.ru Обучен на 13 миллиардах параметров. hi-tech.mail.ru
• FRED-T5. hi-tech.mail.ru Языковая модель, основанная на архитектуре T5 от Google. hi-tech.mail.ru Предназначена для генерации текста и выполнения задач по обработке естественного языка для русскоязычного сегмента. hi-tech.mail.ru Имеет 1,7 миллиарда параметров и 24 слоя. hi-tech.mail.ru

Процесс обучения языковых моделей, в том числе используемых в GigaChat, включает несколько этапов: skillbox.ru

1. Pretraining, или претренинг. skillbox.ru На этом этапе языковой модели «скармливают» огромные наборы разнообразных текстовых данных. skillbox.ru Например, отрывки книг, статьи с сайтов и другой контент. skillbox.ru
2. Supervised fine-tuning (файнтюн, или дообучение). skillbox.ru На этапе «тонкой настройки» модель учится отвечать на вопросы пользователей. skillbox.ru Для этого используют меньший, чем для претрейна, набор данных, которые часто получают с помощью разметки людьми. skillbox.ru

В GigaChat большой объём контекста, что позволяет ей хорошо ориентироваться в теме и выполнять различные задачи. giga.chat Контекст включает знания, собранные из разных источников, таких как веб-страницы, новостные и научные статьи и форумы. giga.chat