Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Трансформеры и механизмы внимания играют ключевую роль в архитектуре моделей GPT:
- Трансформеры позволяют эффективно моделировать контекстные зависимости в последовательных данных, таких как текст или речь.
- Каждый трансформер содержит механизмы внимания на основе самовнимания (self-attention).
- Самовнимание позволяет вычислить взаимосвязи между всеми элементами входной последовательности, чтобы определить наиболее важные элементы контекста.
- GPT использует многоголовое внимание, когда для каждой позиции в последовательности вычисляется собственный вектор внимания.
- Это помогает модели учитывать контекстные зависимости при генерации каждого следующего токена текста.
- Чем глубже архитектура GPT (т.е. больше слоев трансформеров), тем более сложные зависимости она может моделировать в длинных текстах.
- Механизмы внимания ключевым образом определяют способность GPT понимать и генерировать естественный язык, учитывая сложные контекстные взаимосвязи.
- Улучшения архитектуры трансформеров и методов внимания - важнейшее направление развития GPT и других нейросетевых моделей для обработки языка.