Как работает архитектура Transformer в ChatGPT?

Архитектура Transformer в ChatGPT позволяет программе обрабатывать введённый текст и генерировать ответ на основе полученного результата. www.iphones.ru

Архитектура состоит из двух основных компонентов: кодера и декодера: cyberleninka.ru www.prioxis.com

1. Кодировщик обрабатывает входной текст иерархически, создавая представления на разных уровнях абстракции. cyberleninka.ru Например, если в качестве ввода представлено предложение, кодировщик превращает его в серию векторов, которые представляют значение каждого слова. www.prioxis.com
2. Декодер генерирует выходной текст по одному токену за раз, используя входные представления, сгенерированные кодировщиком. cyberleninka.ru

И кодировщик, и декодер состоят из нескольких слоёв, каждый с собственным механизмом внимания. www.prioxis.com Это позволяет трансформеру понимать сложные отношения между словами как во входной, так и в выходной последовательностях. www.prioxis.com

Некоторые особенности работы архитектуры Transformer:

• Параллельная обработка данных. www.prioxis.com В отличие от рекуррентных нейронных сетей, трансформеры обрабатывают последовательности не по одному шагу за раз, а сразу всю последовательность. www.prioxis.com
• Использование механизма внимания. cyberleninka.ru www.prioxis.com Он позволяет модели фокусироваться на различных частях входного текста при генерации выходных данных. cyberleninka.ru
• Возможность масштабирования. www.prioxis.com Трансформеры можно обучать на огромных наборах данных. www.prioxis.com

Например, если пользователь задаёт вопрос, например «Какая столица Франции?», то ChatGPT использует свои знания языка, чтобы разобрать вопрос. www.prioxis.com Он определяет ключевое слово «Франция» и понимает, что требуется ответ на вопрос о столице. www.prioxis.com На основе обучения ChatGPT знает, что столица Франции — Париж, и генерирует ответ. www.prioxis.com