Как устроена система обработки запросов в современных chat GPT моделях?

Система обработки запросов в современных GPT-моделях, включая ChatGPT, основана на архитектуре «Трансформер» и состоит из нескольких этапов: workspace.ru www.geeksforgeeks.org

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

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