Обучение и тренировка

Вот краткое описание процесса обучения и тренировки моделей GPT:

- GPT обучается с нуля (без предобучения) на больших текстовых корпусах. 

- Для обучения используется метод ошибки прогнозирования. Модель должна предсказывать следующий токен на основе предыдущего контекста. Функция потерь - перекрестная энтропия.

- Данные разбиваются на токены фиксированной длины (например, 32-128 токенов). Контекстная последовательность токенов подается на вход модели для предсказания следующего токена.

- Батчи данных последовательно проходят через модель. Параметры оптимизируются методом обратного распространения ошибки для минимизации функции потерь.

- Используются большие выборки данных (сотни Гб или Тб текста) для эффективного обучения огромного количества параметров.

- Применяются регуляризаторы (dropout, weight decay) для борьбы с переобучением.

- После предобучения модель может дообучаться на конкретных задачах (дополнение текста, перевод, ответы на вопросы).

- Тренировка крупных моделей GPT, таких как GPT-3, требует использования сотен или тысяч GPU/TPU и занимает недели или месяцы даже при распараллеливании обучения.

- Размер обучающей выборки, архитектура модели и вычислительные мощности являются критическими факторами, определяющими качество обученной GPT модели.