GPT – интуитивно и исчерпывающе объясненный
GPT – наглядное и полное объяснение с интуицией
Обработка естественного языка | Машинное обучение | Чат GPT
Разбор архитектуры генеративных предобученных трансформеров OpenAI.
В этой статье мы изучим эволюцию моделей GPT от OpenAI. Мы кратко рассмотрим трансформер, опишем вариации трансформера, которые привели к появлению первой модели GPT, затем пройдемся по GPT1, GPT2, GPT3 и GPT4, чтобы получить полное представление о современном состоянии технологий.
Для кого это полезно? Всем, кто интересуется обработкой естественного языка (NLP) или передовыми достижениями искусственного интеллекта.
На сколько продвинута эта публикация? Это несложная статья, скорее концептуальная. Однако, в ней содержится много концепций, поэтому для малоопытных специалистов в сфере анализа данных она может показаться сложной.
Предварительные условия: Я кратко расскажу о трансформерах в этой статье, но вы можете обратиться к моей отдельной статье по этой теме, чтобы получить больше информации.
- Понимание цепочки данных от источника к назначению
- Практическое применение RAG для создания полезных систем Spring AI и OpenAI GPT на основе ваших собственных документов
- Почти все, что вам нужно знать о размере раздела Dask Dataframes
Трансформеры — понятно и исчерпывающе объясненные
Разбор современной волны машинного обучения: пошаговое изучение трансформера
towardsdatascience.com
Краткое введение в трансформеры
Прежде чем мы перейдем к GPT, я хочу кратко рассмотреть трансформер. В самом базовом смысле, трансформер – это модель кодировщик-декодировщик.
Кодировщик преобразует входные данные в абстрактное представление, которое декодер использует для итеративного создания вывода.
Кодировщик и декодер используют абстрактные представления текста, созданные с помощью многоголового самообращения.
