Система обработки запросов в современных GPT-моделях, включая ChatGPT, основана на архитектуре «Трансформер» и состоит из нескольких этапов: 12

1. Обработка входных данных. 2 Входной текст разделяется на более мелкие единицы — токены. 2 Затем эти токены преобразуются во вложения, которые представляют собой плотные векторные представления токенов. 2 Позиционные кодировки добавляются к этим вложениям для сохранения информации о последовательности. 2
2. Слои трансформера. 12 Каждый слой позволяет модели обрабатывать и улавливать различные аспекты текста, такие как семантику, синтаксис и контекст. 1 Каждый блок состоит из механизма внимания и многослойного персептрона. 1
3. Механизм внимания. 12 Позволяет модели фокусироваться на определённых словах в контексте и учитывать их влияние при обработке остальной части текста. 1 Те вложения, которые нейросеть выделит как «важные», получат больший вес. 1
4. Многослойный персептрон. 1 Преобразует данные с помощью линейных операций и нелинейных функций активации над вложениями. 1 За счёт этого GPT выявляет сложные зависимости между вложениями, чтобы с большей вероятностью сгенерировать связный и качественный текст. 1
5. Генерация выходных данных. 2 После прохождения уровней преобразования конечные скрытые состояния используются для генерации выходных токенов. 2 Модель использует слой softmax для прогнозирования распределения вероятностей по словарю для следующего токена, генерируя текст шаг за шагом. 2

GPT-модели, включая ChatGPT, предварительно обучаются работе с обширными текстовыми данными и настраиваются под конкретные задачи. 2