Архитектура Generative Pre-trained Transformer (GPT) в ChatGPT основана на архитектуре трансформеров, разработанных Google в 2017 году. 25

Процесс работы архитектуры включает несколько этапов: 2

1. Входной слой получает запрос, который нужно обработать или продолжить. 2 На этом слое текст преобразуется в числовые векторы, называемые эмбеддингами. 2 Они помогают GPT понять, какое значение слова более вероятно, и генерировать текст с учётом семантики слов в запросе. 2 Также эмбеддинги помогают установить связи между отдельными словами и понять синтаксическую структуру предложений. 2
2. Эмбеддинги обрабатываются несколькими блоками трансформера. 2 Каждый блок позволяет модели обрабатывать и улавливать различные аспекты текста, такие как семантику, синтаксис и контекст. 2
3. Каждый блок состоит из механизма внимания и многослойного персептрона. 2 Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на определённых словах в контексте и учитывать их влияние при обработке остальной части текста. 2 Те эмбеддинги, которые нейросеть выделит как «важные», получат больший вес. 2
4. Многослойный персептрон преобразует данные с помощью линейных операций и нелинейных функций активации над эмбеддингами. 2 За счёт этого GPT выявляет сложные зависимости между эмбеддингами, чтобы с большей вероятностью сгенерировать связный и качественный текст. 2
5. После того, как запрос прошёл вычисления несколькими блоками, GPT использует декодер, чтобы генерировать продолжение текста на основе эмбеддингов, а также их весов и параметров после вычислений. 2

Особенность архитектуры — использование механизма внимания, который повышает способность модели улавливать релевантную информацию и выдавать согласованные выходные данные. 1

ChatGPT проходит двухэтапный процесс обучения: 3

1. Предварительное обучение. 3 Модель обучается на большом массиве текстовых данных, учась предсказывать следующее слово в предложении. 3 Этот этап помогает модели понимать грамматику, факты о мире и некоторые способности к рассуждению. 3
2. Точная настройка. 3 После предварительной подготовки модель дорабатывается на более узком наборе данных с помощью специалистов-рецензентов, следующих специальным рекомендациям. 3 Этот шаг помогает привести модель в соответствие с желаемым поведением для конкретных приложений. 3