Как работает архитектура GPT-3 в ChatGPT?

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

Процесс работы архитектуры включает несколько этапов: www.geeksforgeeks.org

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

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

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

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