Архитектура GPT-3 в ChatGPT основана на модели Transformer. 34 В основе работы — способность нейросети получать информацию на входе, прогонять её через узлы и выдавать ответ. 3

Процесс работы архитектуры включает несколько этапов: 1

1. Обработка ввода. 1 Входной текст разбивается на более мелкие единицы — токены. 1 Затем токены преобразуются во вложения — плотные векторные представления. 1 К этим вложениям добавляются позиционные кодировки, чтобы сохранить информацию о последовательности. 1
2. Слои трансформера. 1 ChatGPT состоит из нескольких слоёв трансформера, каждый из которых включает два основных компонента: 1

• Механизм самовнимания. 1 Каждый токен во входе обращает внимание на каждый другой токен, что позволяет модели понимать контекст из всех частей ввода. 1
• Прямые сети. 1 Эти сети применяют преобразования к обращённой информации, что позволяет модели изучать сложные шаблоны. 1

1. Генерация вывода. 1 После прохождения через слои трансформера конечные скрытые состояния используются для генерации выходных токенов. 1 Модель использует слой softmax, чтобы предсказать распределение вероятностей по словарю для следующего токена, генерируя текст поэтапно. 1
2. Самовнимание. 1 Самовнимание позволяет каждому слову смотреть на каждое другое слово в предложении, что позволяет модели определять релевантность других слов текущему слову. 1

В GPT-3 используется разреженный механизм внимания, который помогает находить наиболее интересные паттерны зависимостей между токенами в локальном контексте. 2