Как работает языковая модель GPT?

Языковая модель GPT (Generative Pre-Trained Transformer) работает на основе нейросетевой архитектуры. 1 Модель обучается на большом корпусе текстов, который может включать книги, статьи, блоги, форумы и другие источники. 1

Процесс работы включает несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Модель изучает фундаментальные закономерности языка, включая взаимосвязи между словами и фразами. 5
2. Токенизация. 15 Текст разбивается на отдельные элементы — токены. 1 Они могут представлять собой слова, части слов или даже отдельные символы. 1
3. Создание словарей. 1 С каждым токеном сопоставляется уникальный идентификатор. 1 Этот словарь необходим для перевода текстовых данных в числовую форму, понятную модели. 1
4. Преобразование текста в числовые векторы. 1 Токены преобразуются в числовые векторы, которые будут использоваться в качестве входных данных для нейронной сети. 1

Когда модель обучена, она может использоваться для предсказания текста или других задач, связанных с обработкой языка. 1 Некоторые из них:

• Генерация текста. 1 Модель получает начальный текст и предсказывает следующее слово или фразу, основываясь на контексте. 1 Этот процесс может продолжаться до тех пор, пока не будет создано необходимое количество текста. 1
• Инференция. 1 Этот термин используется для обозначения процесса применения обученной модели для решения конкретной задачи, такой как классификация текста, анализ сентимента или ответ на вопрос. 1
• Обработка сложных запросов. 1 Модели, такие как GPT, могут обрабатывать сложные текстовые запросы, генерируя не просто отдельные слова, а целые связные фразы или даже абзацы, которые соответствуют заданному контексту или вопросу. 1

После генерации текста может потребоваться его дополнительная обработка: 1

• Детокенизация. 1 Преобразование числовых векторов обратно в текст. 1 Этот процесс включает объединение токенов в осмысленные слова и фразы, а также удаление лишних пробелов или символов. 1
• Коррекция и фильтрация. 1 Сгенерированный текст может нуждаться в коррекции, чтобы устранить ошибки или улучшить стиль. 1 В некоторых случаях также требуется фильтрация нежелательного контента. 1
• Оценка качества. 1 Иногда текст, сгенерированный моделью, может быть автоматически оценён с помощью метрик. 1