Как работает технология GPT в системах машинного обучения?

Технология GPT (Generative Pretrained Transformer) в системах машинного обучения работает на основе архитектуры трансформеров. 13 Она позволяет модели эффективно обрабатывать большие объёмы данных и генерировать текст с высокой степенью точности. 3

Процесс работы GPT включает несколько этапов: 2

1. Токенизация входного текста. 2 Подсказка разбивается на небольшие единицы — токены. 4 Они могут представлять отдельные слова, части слов, пробелы или знаки препинания. 4
2. Преобразование токенов в числовые представления. 2 Затем эти вложения проходят через несколько уровней преобразователя. 2
3. Использование механизма внимания. 23 Он позволяет модели улавливать взаимосвязи между различными частями входных данных и генерировать контекстуально релевантные выходные данные. 2
4. Формирование распределения вероятностей. 2 Результатом работы модели становится указание на вероятность того, что каждое слово или лексема будут следующими в последовательности. 2
5. Генерация следующего токена. 2 Во время вывода модель выполняет выборку из этого распределения для генерации следующего токена, который добавляется к входной последовательности. 2
6. Повторение процесса. 2 Он продолжается до тех пор, пока не будет достигнута желаемая выходная длина или не будет выполнено условие остановки. 2

Во время обучения GPT проходит два основных этапа: 3

1. Предварительное обучение. 3 Модель обучается на огромных объёмах текстовых данных для понимания структуры и закономерностей языка. 3
2. Дообучение. 3 Модель адаптируется к конкретным задачам или доменам, используя специализированные датасеты. 3

За счёт использования механизма внимания GPT-модели точнее определяют значения слов в предложениях, что делает их эффективными в задачах перевода, анализа текста и составления содержательных ответов. 4