GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT, czyli Generative Pre-trained Transformer, to rodzaj architektury sieci neuronowej specjalizującej się w generowaniu tekstu, która wykorzystuje technikę uczenia głębokiego znaną jako transformery.
Kluczowe aspekty GPT:
-
Generatywny Model: GPT jest generatywnym modelem, co oznacza, że może produkować sekwencje danych (np. tekst), które naśladują rozkład prawdopodobieństwa danych, na których został wytrenowany.
-
Pre-training: Przed wdrożeniem do specyficznych zadań, GPT poddawany jest wstępnemu treningowi (pre-training) na dużych zbiorach danych tekstowych. To pozwala na uchwycenie ogólnej struktury języka i kontekstu.
-
Transformery: GPT wykorzystuje strukturę zwanych transformatorami, które są zaprojektowane do modelowania zależności w sekwencji danych, szczególnie przydatne w przypadku długich sekwencji takich jak tekst.
-
Fine-tuning: Po wstępnym treningu, model GPT może być dodatkowo dostosowany (fine-tuning) do konkretnych zadań, takich jak tłumaczenie, odpowiadanie na pytania, podsumowywanie tekstu itp.
Jak działa GPT:
- Wstępny trening: GPT jest trenowany na dużej ilości tekstu, ucząc się rozkładu prawdopodobieństwa słów i fraz w języku naturalnym.
- Zrozumienie kontekstu: Dzięki zastosowaniu mechanizmu uwagi, model jest w stanie zrozumieć kontekst i związki między poszczególnymi elementami w sekwencji.
- Generowanie odpowiedzi: Po wstępnym treningu, model jest w stanie generować tekst na podstawie podanych mu wskazówek, kontynuując sekwencję w sposób spójny z nauczonym kontekstem.
GPT jest znany z jego zdolności do generowania koherentnego i przekonującego tekstu, który często jest trudny do odróżnienia od tekstu napisanego przez człowieka. Wersje takie jak GPT-2 i GPT-3 zyskały rozgłos dzięki swojej zaawansowanej zdolności do rozumienia i tworzenia języka naturalnego na wysokim poziomie. GPT jest stosowany w wielu aplikacjach, od chatbotów i asystentów wirtualnych, po narzędzia do generowania kodu i automatycznego tworzenia treści.
