Bagaimanakah model GPT mengikut gesaan dan panduan?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) ialah model bahasa pra-latihan berdasarkan model Transformer, yang tujuan utamanya adalah untuk menjana teks bahasa semula jadi. Dalam GPT, proses mengikuti gesaan dipanggil penjanaan bersyarat, yang bermaksud bahawa diberikan beberapa teks gesaan, GPT boleh menjana teks yang berkaitan dengan gesaan ini. Model GPT mempelajari corak bahasa dan semantik melalui pra-latihan, dan kemudian menggunakan pengetahuan yang dipelajari ini apabila menjana teks. Dalam peringkat pra-latihan, GPT dilatih melalui data teks berskala besar dan mempelajari ciri statistik, peraturan tatabahasa dan hubungan semantik perbendaharaan kata. Ini membolehkan GPT mengatur bahasa secara munasabah apabila menjana teks untuk menjadikannya koheren dan boleh dibaca. Dalam penjanaan bersyarat, kita boleh memberikan satu atau lebih teks segera sebagai asas untuk menjana teks. Sebagai contoh, diberikan soalan sebagai gesaan, GPT boleh menjana jawapan yang berkaitan dengan soalan itu. Pendekatan ini boleh digunakan pada banyak tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti terjemahan mesin, ringkasan teks dan penjanaan dialog. Secara ringkasnya

1. Konsep asas

Sebelum memperkenalkan cara mengikut arahan model GPT, anda perlu memahami beberapa konsep asas terlebih dahulu.

1. Model bahasa

Model bahasa digunakan untuk memodelkan urutan bahasa semula jadi. Melalui model bahasa, kita boleh mengira nilai kebarangkalian urutan tertentu di bawah model. Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, model bahasa digunakan secara meluas dalam pelbagai tugas, termasuk terjemahan mesin, pengecaman pertuturan dan penjanaan teks. Matlamat utama model bahasa adalah untuk meramalkan kebarangkalian perkataan atau watak seterusnya, berdasarkan perkataan atau aksara yang telah muncul sebelum ini. Ini boleh dicapai melalui kaedah statistik atau teknik pembelajaran mesin seperti rangkaian saraf. Model bahasa statistik biasanya berdasarkan model n-gram, yang menganggap bahawa kemunculan sesuatu perkataan hanya berkaitan dengan perkataan n-1 sebelumnya. Model bahasa berdasarkan rangkaian saraf, seperti model rangkaian saraf berulang (RNN) dan Transformer, boleh menangkap maklumat kontekstual yang lebih panjang, dengan itu meningkatkan prestasi model

2 Model pra-latihan

. model latihan merujuk kepada Model untuk latihan tanpa pengawasan pada data teks berskala besar. Model pra-latihan biasanya menggunakan pembelajaran penyeliaan sendiri, yang menggunakan maklumat kontekstual dalam data teks untuk mempelajari perwakilan bahasa. Model pra-latihan telah mencapai prestasi yang baik dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti BERT, RoBERTa dan GPT.

3. Model Transformer

Model Transformer ialah model rangkaian saraf berdasarkan mekanisme perhatian kendiri, yang dicadangkan oleh Google pada 2017. Model Transformer telah mencapai hasil yang baik dalam tugas seperti terjemahan mesin Idea terasnya ialah menggunakan mekanisme perhatian berbilang kepala untuk menangkap maklumat kontekstual dalam urutan input.

2. Model GPT

Model GPT ialah model bahasa pra-latihan yang dicadangkan oleh OpenAI pada 2018. Terasnya adalah berdasarkan seni bina model Transformer. Latihan model GPT terbahagi kepada dua peringkat Peringkat pertama ialah pembelajaran diselia sendiri pada data teks berskala besar untuk mempelajari perwakilan bahasa Peringkat kedua ialah penalaan halus pada tugasan tertentu, seperti penjanaan teks, analisis sentimen. dll. Model GPT berfungsi dengan baik dalam tugas penjanaan teks dan mampu menjana teks semula jadi dan lancar.

3. Penjanaan bersyarat

Dalam model GPT, penjanaan bersyarat merujuk kepada penjanaan teks yang berkaitan dengan gesaan yang diberikan beberapa teks gesaan. Dalam aplikasi praktikal, teks gesaan biasanya merujuk kepada beberapa kata kunci, frasa atau ayat, yang digunakan untuk membimbing model menjana teks yang memenuhi keperluan. Penjanaan bersyarat ialah tugas penjanaan bahasa semula jadi yang biasa, seperti penjanaan dialog, ringkasan artikel, dsb.

4 Bagaimana model GPT mengikut petua

Apabila model GPT menjana teks, ia akan meramalkan taburan kebarangkalian perkataan seterusnya berdasarkan urutan teks input, dan sampel mengikut taburan kebarangkalian untuk menjana. perkataan seterusnya. Dalam penjanaan bersyarat, teks gesaan dan teks yang akan dihasilkan perlu disambungkan bersama untuk membentuk urutan teks lengkap sebagai input. Berikut ialah dua cara biasa bagaimana model GPT mengikut gesaan.

1. Pemadanan awalan

Pemadanan awalan ialah kaedah yang mudah dan berkesan, iaitu untuk menyambung teks gesaan di hadapan teks yang dijana untuk membentuk urutan teks yang lengkap sebagai input. Semasa latihan, model belajar cara menjana teks seterusnya berdasarkan teks sebelumnya. Pada masa penjanaan, model menjana teks berkaitan gesaan berdasarkan teks gesaan. Kelemahan padanan awalan ialah kedudukan dan panjang teks gesaan perlu ditentukan secara manual, yang tidak cukup fleksibel.

2. Input bersyarat

Input bersyarat ialah kaedah yang lebih fleksibel, iaitu teks gesaan digunakan sebagai input bersyarat dan dimasukkan ke dalam model bersama-sama dengan setiap langkah penjanaan teks. Semasa latihan, model akan belajar cara menjana teks yang memenuhi keperluan berdasarkan teks gesaan. Apabila menjana, anda boleh sewenang-wenangnya menentukan kandungan dan kedudukan teks gesaan untuk menjana teks yang berkaitan dengan gesaan. Kelebihan input bersyarat ialah ia lebih fleksibel dan boleh dilaraskan mengikut senario aplikasi tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah model GPT mengikut gesaan dan panduan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!