Как работает генеративный предобученный трансформер?

Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT) — это модель искусственного интеллекта, которая предназначена для понимания и генерации человекоподобного текста. www.mygreatlearning.com www.ultralytics.com

Работа GPT включает в себя двухэтапный процесс: www.ultralytics.com

1. Предварительное обучение. www.ultralytics.com Модель изучает грамматику, факты, способности к рассуждениям и языковые шаблоны из огромного корпуса текстов и кода путём неконтролируемого обучения. www.ultralytics.com На этом этапе используется архитектура Transformer, которая с помощью механизма внимания оценивает значимость различных слов в последовательности. www.ultralytics.com
2. Тонкая настройка. www.ultralytics.com Предварительно обученная модель адаптируется для выполнения конкретных задач, таких как перевод или обобщение, с использованием меньшего набора данных для конкретной задачи. www.ultralytics.com

Некоторые этапы работы GPT:

• Подготовка входа. www.mygreatlearning.com Входной текст (например, предложение или запрос) сначала токенизируется на управляемые единицы. www.mygreatlearning.com Затем каждый токен преобразуется в соответствующий вектор, который представляет его в непрерывном пространстве и позволяет модели проводить вычисления. www.mygreatlearning.com
• Добавление позиционных кодировок. www.mygreatlearning.com Поскольку трансформеры не имеют встроенного механизма для понимания порядка слов, к каждому токену добавляется позиционная кодировка. www.mygreatlearning.com Она предоставляет информацию о позиции каждого токена в последовательности, включая последовательный порядок в модель. www.mygreatlearning.com
• Обработка через слои декодера трансформера. www.mygreatlearning.com После расчёта внимания выход проходит через прямую нейронную сеть, которая применяет нелинейное преобразование отдельно для каждой позиции в последовательности. www.mygreatlearning.com Затем через остаточные связи и нормализацию слоёв добавляется выход внимания и прямой нейросети к их соответствующим входам. www.mygreatlearning.com Этот процесс повторяется для каждого слоя в декодере трансформера. www.mygreatlearning.com
• Вычисление окончательного вывода. www.mygreatlearning.com После прохождения через все слои декодера трансформера получаются окончательные выходные векторы. www.mygreatlearning.com Каждый вектор соответствует токену во входе. www.mygreatlearning.com Затем эти выходные векторы преобразуются через финальный линейный слой, который проецирует их на размер словаря, производя логиты для каждого токена в словаре. www.mygreatlearning.com