Механизм самообучения в GPT работает следующим образом: 1

1. Процесс обучения начинается с предоставления обширных наборов данных. 1 Они включают тексты с разнообразной тематикой и стилями написания. 1 Цель этого этапа — развить способность модели понимать структуру языка и логику содержимого. 1
2. Оптимизация происходит с использованием метода градиентного спуска. 1 Он корректирует веса нейронов в сети для минимизации ошибки распознавания. 1
3. Ключевая роль принадлежит алгоритмам трансформеров. 1 Они инновационны благодаря механизму внимания. 1 Это позволяет моделям анализировать и выделять важные элементы в тексте, учитывая контекст. 1 Линейное внимание помогает системе помнить важные части информации на дальних расстояниях в текстовых данных, что улучшает качество и связность полученных ответов. 1

Таким образом, механизм самообучения в GPT позволяет модели впитывать обширные знания о языке, мире и многих других областях, которые потом используются при решении новых задач. 3