ChatGPT — это языковая модель, разработанная OpenAI, которая использует глубокое обучение для создания ответов, подобных человеческим, на естественном языке. Он основан на архитектуре преобразователя и обучается на массивном корпусе текстовых данных, чтобы генерировать связные и содержательные ответы. Математика, лежащая в основе ChatGPT, сложна и включает в себя несколько методов глубокого обучения. В этой статье мы обсудим некоторые ключевые понятия и математические понятия, лежащие в основе ChatGPT.
Архитектура трансформатора
Архитектура трансформатора — это модель глубокого обучения, которая была представлена в статье «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. Это архитектура нейронной сети, которая использует механизмы внутреннего внимания для обработки последовательных данных, таких как текст на естественном языке. В архитектуре преобразователя каждое слово во входной последовательности представлено вектором встраивания, который подается на несколько уровней внутреннего внимания. Механизм самоконтроля позволяет модели обращать внимание на соответствующие слова во входной последовательности и генерировать контекстно-зависимое представление для каждого слова.
Архитектура преобразователя имеет несколько ключевых компонентов, в том числе внимание с несколькими головками, сети с прямой связью по положению и нормализацию уровней. Эти компоненты работают вместе для создания контекстно-зависимого представления входной последовательности, которое затем передается на линейный уровень для создания прогноза.
Функции потерь
ChatGPT обучается с использованием подхода к обучению с учителем, при котором модель обучается, чтобы свести к минимуму разницу между ее прогнозируемым результатом и метками истинности. Функция потерь, используемая в ChatGPT, представляет собой кросс-энтропийную потерю, которая измеряет разницу между прогнозируемым распределением и фактическим распределением. Перекрестная энтропийная потеря рассчитывается путем принятия отрицательного логарифмического правдоподобия прогнозируемого распределения и суммирования по всем выходным классам.
Оптимизация
ChatGPT обучается с использованием варианта стохастического градиентного спуска (SGD), называемого оптимизатором Адама. Оптимизатор Адама — это популярный алгоритм оптимизации, который сочетает в себе преимущества как SGD, так и алгоритма оптимизации на основе среднеквадратичного распространения (RMSProp). Оптимизатор Adam адаптивно регулирует скорость обучения во время обучения, что помогает модели сходиться быстрее и с большей точностью.
Заключение
ChatGPT — это сложная и изощренная модель глубокого обучения, которая использует архитектуру преобразователя, функции потерь и алгоритмы оптимизации для генерации ответов, похожих на человеческие, на естественном языке. Математика, лежащая в основе ChatGPT, включает в себя несколько ключевых концепций глубокого обучения, включая механизмы самоконтроля, сети с прямой связью по положению, нормализацию слоев, потерю перекрестной энтропии и алгоритмы оптимизации. Понимая эти концепции, мы можем глубже оценить замечательные возможности ChatGPT и потенциал глубокого обучения для продвижения в области обработки естественного языка.
Присоединяйтесь к путешествию, чтобы открыть для себя нерассказанные истории, скрытые в данных, подпишитесь сейчас, чтобы быть в курсе последних идей и тенденций в мире науки о данных.
