Обучение моделей искусственного интеллекта, подобных ChatGPT, включает несколько этапов: 1

1. Предварительное обучение (Pre-Training). 1 Модель обучают на огромных массивах текстов, которые содержат данные на множестве языков. 1 Например, данные могут быть взяты из общедоступных интернет-ресурсов, научных статей, книг и других источников. 1 Этот этап помогает модели осваивать структуры и паттерны языка. 1
2. Тонкое дообучение (Fine-Tuning). 1 Этап необходим, чтобы улучшить качество работы модели и адаптировать её для конкретных задач. 1 В ходе дообучения модель «донастраивается» с использованием специально подобранных наборов данных. 1 Этот 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

Для языков с меньшим количеством данных, например, для многих африканских или малочисленных языков, используют дополнительные методики, такие как трансферное обучение (Transfer Learning) и смешанное обучение (Multilingual Training). 1 Трансферное обучение позволяет модели перенимать знания, полученные на одном языке, и использовать их для обработки другого языка. 1

Обучение больших моделей, подобных ChatGPT, требует суперкомпьютеров с тысячами графических процессоров (GPU). 5 При таком объёме данных и количестве параметров обучение модели может занимать месяцы даже на мощнейших суперкомпьютерах. 4