Как работает GPT?

Хотя модели GPT правильно называть искусственным интеллектом (ИИ), это очень общее определение. В частности, модели GPT представляют собой модели языкового прогнозирования на основе нейронных сетей, построенные на архитектуре трансформера. Они анализируют запросы на естественном языке, называемые подсказками, и предсказывают наилучший возможный ответ, основываясь на своем понимании языка.

Для этого модели GPT полагаются на знания, полученные после обучения работе с сотнями миллиардов параметров в огромных наборах языковых данных. Они могут учитывать контекст ввода и динамически обрабатывать различные части входных данных, чтобы генерировать длинные ответы, а не просто следующее слово в последовательности. Например, если попросить создать фрагмент контента, основанного на творчестве Шекспира, модель GPT делает это, запоминая и восстанавливая новые фразы и целые предложения с похожим литературным стилем.

Существуют разные типы нейронных сетей, например, рекуррентные и сверточные. Модели GPT представляют собой нейронные сети трансформера. Архитектура нейронной сети трансформера использует механизмы самонаблюдения для концентрации внимания на различных частях входного текста во время каждого этапа обработки. Модель трансформера улавливает больше контекста и повышает производительность при решении задач обработки естественного языка (NLP). Она состоит из двух основных модулей, о которых мы расскажем далее.