Архитектура GPT-3 основана на архитектуре трансформеров, которую впервые предложили исследователи Google в 2017 году. 1 Модель состоит из серии трансформеров, каждый из которых содержит несколько слоёв внимания и нейронных сетей. 2 Вход в модель — последовательность токенов, таких как слова или подслова, а выход — распределение вероятностей следующего токена в последовательности. 2

Особенности архитектуры GPT-3:

• Трансформеры. 4 Позволяют модели взвешивать важность разных слов в предложении. 4 Каждый блок обрабатывает входные данные параллельно, что повышает эффективность и производительность. 4
• Механизм внимания. 4 Помогает модели сосредоточиться на релевантных частях входной последовательности, что важно для генерации связных и контекстно-правильных ответов. 4
• Большое количество параметров. 4 У модели 175 миллиардов параметров, что позволяет ей улавливать сложные языковые закономерности и генерировать разнообразные и контекстно-богатые выводы. 4