Генеративная модель GPT-3 в ChatGPT работает следующим образом: 5

1. Входной слой получает запрос, который нужно обработать или продолжить. 5 На этом слое текст преобразуется в числовые векторы, называемые эмбеддингами. 5 Близость векторов в векторном пространстве отражает синтаксическую структуру и семантическую схожесть слов. 5
2. Эмбеддинги обрабатываются несколькими блоками трансформера. 5 Каждый блок позволяет модели обрабатывать и улавливать различные аспекты текста, такие как семантика, синтаксис и контекст. 5
3. Далее многослойный персептрон преобразует данные с помощью линейных операций и нелинейных функций активации над эмбеддингами. 5 За счёт этого GPT выявляет сложные зависимости между эмбеддингами, чтобы с большей вероятностью сгенерировать связный и качественный текст. 5
4. После того, как запрос прошёл вычисления несколькими блоками, GPT использует декодер. 5 Он генерирует продолжение текста на основе эмбеддингов, а также их весов и параметров после вычислений. 5 Декодер вычисляет вероятности возможных следующих слов и выводит наиболее вероятные. 5

Благодаря авторегрессивной языковой модели GPT-3 чат-бот может генерировать текст, который трудно отличить от материала, написанного человеком. 3