ChatGPT - Generative Pre-trained Transformer, или трансформер, обученный на генерацию текста.

Архитектура Transformer разбивает входной текст на последовательности токенов, которые обычно представляют отдельные слова, слоги или символы. Это происходит в начальной фазе обработки текста, где каждый токен присваивает числовое представление (векторное представление) для дальнейшей обработки моделью Transformer. Таким образом, каждый токен становится важной частью входных данных, которые модель анализирует и использует для генерации или понимания текстовой информации.

Картинка сгенерирована на платформе для генерации изображений с помощью нейросети Кандинский

Предварительное обучение моделей типа GPT (Generative Pre-trained Transformer) включает этап обучения на обширных объемах текстовых данных. Этот этап позволяет модели изучить языковые закономерности, структуры предложений и слов, а также улучшить способность понимать и генерировать текст на естественном языке. Чем более разнообразный и обширный датасет используется для предварительного обучения, тем лучше модель способна обучиться и демонстрировать свою высокую производительность в последующих задачах обработки текста.

Картинка сгенерирована на платформе для генерации изображений с помощью нейросети Кандинский

После предварительного обучения модель проходит процесс "fine-tuning" (донастройки) для конкретной задачи. Этот шаг включает перенастройку параметров модели на относительно небольшом объеме данных, специфичных для целевой задачи. Fine-tuning позволяет модели лучше адаптироваться к конкретному контексту и обучиться выдавать оптимальные результаты для конкретной задачи, улучшая ее производительность и точность. За счет данного процесса модель можно эффективно применять для разнообразных задач, демонстрируя высокую гибкость и адаптивность.

Картинка сгенерирована на платформе для генерации изображений с помощью нейросети Кандинский

Работа с ChatGPT происходит в виде интерактивного общения, где вы вводите запрос, а модель пытается предсказать следующее слово в предложении, может быть интересным способом исследования возможностей языковых моделей. При подобных взаимодействиях модели могут использовать контекст из предыдущих слов для попыток предсказания следующего слова, и это может дать вам представление о точности и гибкости модели в работе с вашими запросами. Такие интерактивные сессии могут быть не только увлекательными и познавательными, но и помочь в демонстрации функциональности моделей в реальном времени.

В ходе процесса генерации модель выбирает наиболее вероятные следующие токены на основе своего обучения. После анализа предыдущего контекста и входных данных модель делает предсказание относительно следующего токена в последовательности. Выбор следующего токена происходит на основе вычисления вероятностей для каждого токена в словаре, и модель выбирает тот токен, который имеет наибольшую вероятность быть следующим в последовательности. Этот процесс позволяет модели генерировать текст, который логичен и соответствует обученным паттернам и закономерностям, проявляя свою способность к контекстному пониманию и предсказанию.

Картинка сгенерирована на платформе для генерации изображений с помощью нейросети Кандинский

В ходе диалога модель учится использовать контекст предыдущих обменов для лучшего понимания запросов и генерации более релевантных ответов. Это позволяет модели улучшать свои предсказания и реагировать на изменяющийся контекст диалога, делая обмен более естественным. Такая "интерактивная адаптивность" помогает модели выражать более точные и связанные с контекстом ответы в ходе развивающегося диалога.

Вступайте в нашу группу КРЕАТИВНЫЙ ДИЗАЙН в VK, что бы получать креатив первыми.