В области обработки естественного языка (NLP) модели большого языка (LLM) стали мощным классом моделей машинного обучения. Эти модели, в том числе ChatGPT, произвели революцию в обработке речи, обрабатывая огромные объемы текстовых данных и расшифровывая сложные отношения между словами. Благодаря недавним достижениям в области вычислительной мощности LLM продемонстрировали значительный рост и расширенные возможности. Размер их входных наборов данных и пространства параметров играет ключевую роль в расширении их мастерства.

Фундаментальный подход к обучению языковых моделей включает в себя предсказание следующего слова в последовательности. Это можно наблюдать с помощью двух распространенных методов: прогнозирование следующего маркера и моделирование маскированного языка.

В этих методах последовательного моделирования, часто реализуемых с использованием моделей Long-Short-Term-Memory (LSTM), модель заполняет пропущенное слово на основе статистических вероятностей и контекстных подсказок из окружающего текста. Однако существуют заметные ограничения, связанные с этой структурой последовательного моделирования.

Во-первых, в модели отсутствует возможность присваивать окружающим словам разные значения в зависимости от их относительной важности. Например, рассмотрим фразу «Джордж ненавидит читать». В то время как «чтение» может обычно ассоциироваться с «ненавистью», может быть дополнительная контекстуальная информация, такая как страсть Джорджа к чтению, которая предполагает, что «любовь» была бы более подходящим выбором. Неспособность модели расставить приоритеты для определенных слов может привести к менее точным прогнозам.

Во-вторых, модели LSTM обрабатывают входные данные индивидуально и последовательно, а не рассматривают весь корпус в целом. Это означает, что контекстуальное окно выходит за пределы отдельных входных данных всего на несколько шагов, что ограничивает способность модели фиксировать сложные отношения слов и извлекать нюансы значений.

В ответ на эти ограничения в 2017 году произошел прорыв, когда были представлены трансформеры. В отличие от моделей LSTM, преобразователи обладают замечательной способностью обрабатывать все входные данные одновременно. Используя механизм самоконтроля, преобразователи присваивают различные веса различным частям входных данных относительно любой позиции в языковой последовательности. Эта революционная функция проложила путь к существенным улучшениям в наполнении смысла LLM и позволила обрабатывать значительно большие наборы данных.

В 2018 году openAI представила новаторские модели генеративного предтренировочного преобразователя (GPT) с запуском GPT-1. С тех пор эти модели претерпели значительные улучшения, превратившись в GPT-2 в 2019 г., GPT-3 в 2020 г. и самые последние итерации, InstructGPT и ChatGPT, в 2022 г. На протяжении всей своей эволюции модели GPT становились свидетелями значительного прогресса, обусловленного вычислительными эффективность, позволяющая обучать GPT-3 на огромных объемах данных, что приводит к более разнообразной базе знаний и расширенным возможностям для широкого круга задач.

В основе всех моделей GPT лежит архитектура преобразователя, включающая кодировщик для обработки входных последовательностей и декодер для генерации выходных последовательностей. И кодер, и декодер включают в себя механизм самоконтроля с несколькими головками, позволяющий моделям назначать различные веса различным частям последовательности, таким образом делая вывод о значении и контексте. Кроме того, кодировщик использует моделирование языка в масках, чтобы понимать отношения слов и генерировать связные ответы.

Механизм внутреннего внимания, фундаментальный компонент функционирования GPT, работает путем преобразования токенов (текстовых элементов, таких как слова, предложения или другие группы текста) в векторы, которые представляют их значимость во входной последовательности.

Поскольку модели GPT продолжают развиваться, исследователи и разработчики изучают дальнейшие усовершенствования, постоянно расширяя свои возможности и повышая производительность.