Архитектура GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) включает в себя несколько компонентов, каждый из которых играет важную роль в генерации текста. Вот основные компоненты архитектуры GPT-2:
1. Трансформерный энкодер: трансформерный энкодер – это нейронная сеть, которая получает на вход последовательность токенов и преобразует ее в последовательность векторов признаков. Это делается с помощью множества слоев, каждый из которых выполняет множество операций, таких как многоканальное внимание и одномерная свертка.
2. Многоуровневый декодер: декодер в GPT-2 имеет несколько уровней, каждый из которых обрабатывает предыдущую часть предложения и использует ее для генерации следующего слова. Каждый уровень декодера состоит из слоев, которые выполняют множество операций, таких как внимание к прошлым токенам и многомерная свертка.
3. Учебное обучение на больших наборах данных: GPT-2 была обучена на огромном объеме текстовых данных с помощью unsupervised learning (обучение без учителя). Это означает, что сеть не была направленно обучена на какую-то определенную задачу, а просто адаптировала свои веса для определения скрытых статистических связей в текстах.
4. Предварительное обучение: GPT-2 была предварительно обучена на задаче заполнения пропущенных слов в тексте. Это означает,что модель научилась предсказывать следующее слово в последовательности токенов на основе наблюдаемой части текста. Затем модель дообучалась на задаче генерации текста, используя этот заранее обученный слой для получения начальных приближений параметров.
5. Fine-tuning (дообучение): Когда GPT-2 была предобучена на огромном наборе данных, ее можно дообучать на более узкой выборке данных для выполнения более специфических задач, таких как генерация текста в определенной тематической области.
Эти компоненты архитектуры GPT-2 работают вместе, чтобы создавать мощную нейросеть для генерации качественного текста в различных контекстах.
