Искусственные нейросети: Принцип GPT генерации

Если коротко, то:

GPT (Generative Pre-trained Transformer) понимает запросы, используя несколько ключевых принципов и технологий. Вот основные из них:

Токенизация: Когда вы вводите текст, он разбивается на более мелкие компоненты, называемые токенами. Это могут быть слова, части слов или даже отдельные символы. Токенизация помогает модели лучше анализировать и обрабатывать текст.
Контекстное понимание: GPT использует архитектуру трансформера, которая позволяет модели учитывать контекст слов в предложении. Это значит, что модель понимает значение слова в зависимости от окружающих его слов.
Предварительное обучение: Модель обучается на огромных объемах текста из интернета. Этот этап называется предварительным обучением и позволяет модели накапливать знания о языке, фактах и различных контекстах.
Механизм внимания: Трансформеры используют механизм внимания (attention mechanism), который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее значимых частях входного текста при генерации ответа. Это помогает модели учитывать важные детали и улучшает качество ответов. Это достигается путём вычисления так называемых взвешенных сумм, где каждый элемент входных данных умножается на соответствующий вес, который отражает его важность для конкретной задачи. Эти веса могут быть обучены на обучающих данных таким образом, чтобы они отражали относительную важность различных частей входных данных для прогнозирования выходных данных.
Генерация текста: После анализа запроса модель генерирует текст, предсказывая следующий токен на основе уже известных токенов и контекста. Этот процесс повторяется, пока не будет создан полный ответ.
Обратная связь: Модель может корректировать свои ответы на основе обратной связи от пользователей и дополнительных этапов обучения, что позволяет постепенно улучшать качество предоставляемой информации.

Все эти компоненты работают вместе, чтобы GPT мог эффективно понимать и отвечать на запросы пользователей.

Принцип, что сегодня используется в различных генераторах текста, картинок, музыки, кода и т.п. chatGPT системах, прост и универсален.

Раньше GPT расшифровывали как Генерация Последовательности Текста, а теперь - Generative Pre-trained Transformer. Трансформер здесь - это механизм, который способен анализировать и генерировать последовательности данных, таких как тексты.

Не впадая в тонкости разнообразных версий интерпртации, можно сказать, что принцип GPTоснован на статистической обработке элементов текста: выявлению того, насколько часто после элемента т1 следует элемент т2.

Простейшие элементы текста – это выборка наиболее простых сочетаний символов, из которых состоят все слова языка. Их назвали токенами. Вместо огромного числа слов со всеми приставками и окончаниями, база токенов занимает намного меньший размер.

Сделав статистику огромного количество текстов, становится возможным после появления в запросе элемента т1 подставить следующим т2. А для т2 тоже имеется наиболее вероятный т2 и т.д. пока текст не завершится.

Понятно, что если в запросе написать не одну т1321, а фразу, состоящую из т4654,т17294,т2843, то так же возможно найти фрагмент, с наибольшей вероятностью соответствующий запросу и его продолжение.

Эта базовая статистика в методе GPT обросла дополнительными механизмами, позволяющими делать качественный текст для пользователя.

Вот что пишет сам chatGPT о методе.

GPT - это модель, которая была предварительно обучена на большом объеме текстовых данных, и теперь может генерировать новые тексты, используя эту обученную информацию. Для генерации текста GPT использует механизмы внимания и способность к предсказанию следующего слова в последовательности. В процессе генерации текста модель продолжает предсказывать следующее слово до тех пор, пока не будет сформирован полный текст.

Способность к предсказанию следующего слова в последовательности в GPT основана на использовании модели языка. Модель языка - это статистическая модель, которая оценивает вероятность того, что определенная последовательность слов будет являться правильным предложением на заданном языке.

В GPT используется модель языка, которая обрабатывает последовательность слов и предсказывает вероятности следующего слова в последовательности. Для этого модель использует механизм внимания, который позволяет ей учитывать контекст предыдущих слов при предсказании следующего.

Во время обучения модели языка в GPT используется метод максимального правдоподобия, который позволяет оптимизировать параметры модели таким образом, чтобы она максимизировала вероятность правильных последовательностей слов в обучающем наборе данных.

После обучения модель может использоваться для генерации текста, начиная с заданного начального слова или фразы. Для генерации следующего слова модель использует механизм внимания и предсказывает вероятности для различных слов, которые могут следовать за текущей последовательностью слов. Затем модель выбирает слово с наибольшей вероятностью и добавляет его в последовательность. Процесс повторяется до тех пор, пока не будет сгенерирован нужный объем текста.

Есть множество различных объяснений и интерпретаций работы GPT, вот некоторые: