Как работает технология генерации текстов на основе GPT?

Технология генерации текстов на основе GPT (Generative Pretrained Transformer) работает за счёт способности модели предсказывать следующее слово с учётом контекста. dtf.ru

Процесс включает несколько этапов: proglib.io

1. Преобразование входного текста в последовательность векторов. proglib.io Каждое слово представляется в многомерном пространстве значений. proglib.io По мере прохождения текста через все слои трансформера значения векторов меняются, вбирая в себя всё больше контекстуальной информации. proglib.io
2. Работа механизма внимания. proglib.io Блоки внимания помогают сети фокусироваться на наиболее важных частях входного текста, а многослойные персептроны обрабатывают эту информацию. proglib.io Эти слои в GPT чередуются несколько раз, чтобы сеть могла глубоко проанализировать и извлечь ключевую информацию из промпта. proglib.io
3. Формирование итогового вектора. proglib.io Сеть формирует итоговый вектор, который аккумулирует в себе наиболее существенное значение, содержащееся в промпте. proglib.io
4. Предсказание следующего слова. proglib.io Итоговый вектор преобразуется в вероятностное распределение по всем возможным следующим токенам. proglib.io Это достигается с помощью умножения вектора на ещё одну матрицу весов. proglib.io В результате получаются логиты (логарифмические вероятности) для каждого возможного токена. proglib.io
5. Выбор следующего слова. proglib.io Каждый логит делится на коэффициент, называемый «температурой». proglib.io Температура — это гиперпараметр, который влияет на степень случайности выбора следующего слова из распределения. proglib.io

Модель GPT может обрабатывать сложные текстовые запросы, генерируя не просто отдельные слова, а целые связные фразы или даже абзацы, которые соответствуют заданному контексту или вопросу. practicum.yandex.ru