Разработчики ChatGPT выбрали архитектуру трансформера, потому что она позволяет улавливать контекст и долгосрочные зависимости в запросе. 1 Это означает, что нейросеть генерирует следующее слово на основе всех предыдущих слов из запроса и связей между ними. 1

Кроме того, блочное устройство трансформера удобно для масштабирования. 13 Можно давать нейросети огромное количество данных, не вызывая при этом неадекватных требований к вычислительным мощностям. 1

Также архитектура трансформера подходит для параллельной обработки вычислений во время обучения и вывода. 5 Это позволяет быстрее обучаться на тренировочных примерах и обучать большие сети с большим количеством тренировочных данных за определённый срок. 5

Таким образом, выбор архитектуры трансформера для ChatGPT был обусловлен её способностью глубже проникать в смысл текста и генерировать более осмысленные и связные выходные данные, а также удобством и гибкостью в плане масштабирования. 43