Принцип GPT генерации

   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:

• Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда
• Четвертое измерение: что умеет новая языковая модель от OpenAI GPT-4
• Chat GPT: описание модели, ее возможностей и особенностей
•  GPT для чайников: от токенизации до файнтюнинга