Как работает генеративно-преобразовательная модель GPT-3?

Генеративно-преобразовательная модель GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) работает на основе архитектуры глубокого обучения «Трансформер». 24 Модель предназначена для обработки и генерации текста путём понимания отношений между словами в предложении. 2

Процесс работы GPT-3 включает несколько этапов: 2

1. Предварительное обучение. 2 Модель обучают на разнообразных наборах данных, включающих текст из книг, статей и сайтов. 2 На этом этапе модель усваивает грамматику, факты и некоторые способности к рассуждению. 2
2. Настройка. 2 После предварительного обучения GPT-3 можно настроить для конкретных задач, таких как перевод, обобщение или ответы на вопросы. 2 Этот шаг улучшает производительность модели в определённых приложениях. 2
3. Генерация текста. 2 Когда пользователь вводит запрос, GPT-3 анализирует контекст и генерирует текст, соответствующий заданному вводу. 2 Модель делает это, предсказывая следующее слово в последовательности на основе предыдущих слов. 2

GPT-3 может по введённому тексту угадать, чего от неё ждут. 4 Например, закончить известную фразу, продолжить логический ряд из названий рок-групп. 4 При генерации ответа GPT-3 использует все материалы, которые прочитала в интернете. 4 Поэтому она может написать развёрнутое эссе, даже если пользователь ввёл лишь одно слово. 4