Comment le modèle GPT suit-il les invites et les conseils ?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) est un modèle de langage pré-entraîné basé sur le modèle Transformer, dont l'objectif principal est de générer du texte en langage naturel. Dans GPT, le processus de suivi des invites est appelé génération conditionnelle, ce qui signifie qu'à partir d'un texte d'invite, GPT peut générer du texte lié à ces invites. Le modèle GPT apprend les modèles linguistiques et la sémantique grâce à une pré-formation, puis utilise ces connaissances acquises lors de la génération de texte. Au cours de la phase de pré-formation, GPT est formé à partir de données textuelles à grande échelle et apprend les caractéristiques statistiques, les règles grammaticales et les relations sémantiques du vocabulaire. Cela permet à GPT d'organiser raisonnablement le langage lors de la génération du texte pour le rendre cohérent et lisible. En génération conditionnelle, nous pouvons donner un ou plusieurs textes d'invite comme base pour générer du texte. Par exemple, étant donné une question comme invite, GPT peut générer des réponses pertinentes à la question. Cette approche peut être appliquée à de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, telles que la traduction automatique, le résumé de texte et la génération de dialogues. En bref

1. Concepts de base

Avant de présenter comment suivre les instructions du modèle GPT, vous devez d'abord comprendre quelques concepts de base.

1. Modèle de langage

Le modèle de langage est utilisé pour modéliser de manière probabiliste des séquences de langage naturel. Grâce au modèle de langage, nous pouvons calculer la valeur de probabilité d'une séquence donnée sous le modèle. Dans le domaine du traitement du langage naturel, les modèles linguistiques sont largement utilisés dans de multiples tâches, notamment la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la génération de texte. L'objectif principal d'un modèle linguistique est de prédire la probabilité du mot ou du caractère suivant, sur la base des mots ou des caractères apparus auparavant. Ceci peut être réalisé grâce à des méthodes statistiques ou à des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Les modèles de langage statistiques sont généralement basés sur des modèles n-grammes, qui supposent que l'occurrence d'un mot est uniquement liée aux n-1 mots précédents. Les modèles de langage basés sur des réseaux de neurones, tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les modèles Transformer, peuvent capturer des informations contextuelles plus longues, améliorant ainsi les performances du modèle

2. Le modèle de formation fait référence aux modèles de formation non supervisée sur des données textuelles à grande échelle. Les modèles pré-entraînés adoptent généralement un apprentissage auto-supervisé, qui utilise les informations contextuelles contenues dans les données textuelles pour apprendre la représentation linguistique. Les modèles pré-entraînés ont obtenu de bonnes performances dans diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que BERT, RoBERTa et GPT.

3. Modèle Transformer

Le modèle Transformer est un modèle de réseau de neurones basé sur le mécanisme d'auto-attention, proposé par Google en 2017. Le modèle Transformer a obtenu de bons résultats dans des tâches telles que la traduction automatique. Son idée principale est d'utiliser un mécanisme d'attention multi-têtes pour capturer des informations contextuelles dans la séquence d'entrée.

2. Modèle GPT

Le modèle GPT est un modèle de langage pré-entraîné proposé par OpenAI en 2018. Son noyau est basé sur l'architecture du modèle Transformer. La formation du modèle GPT est divisée en deux étapes. La première étape est un apprentissage auto-supervisé sur des données textuelles à grande échelle pour apprendre la représentation linguistique. La deuxième étape consiste à affiner des tâches spécifiques, telles que la génération de texte, l'analyse des sentiments, etc. Le modèle GPT fonctionne bien dans les tâches de génération de texte et est capable de générer un texte naturel et fluide.

3. Génération conditionnelle

Dans le modèle GPT, la génération conditionnelle fait référence à la génération de texte lié à l'invite à partir d'un texte d'invite. Dans les applications pratiques, le texte d'invite fait généralement référence à certains mots-clés, expressions ou phrases, qui sont utilisés pour guider le modèle afin de générer un texte répondant aux exigences. La génération conditionnelle est une tâche courante de génération de langage naturel, telle que la génération de dialogues, le résumé d'articles, etc.

4. Comment le modèle GPT suit les conseils

Lorsque le modèle GPT génère du texte, il prédit la distribution de probabilité du mot suivant en fonction de la séquence de texte saisie et des échantillons basés sur la distribution de probabilité pour générer le mot suivant. Dans la génération conditionnelle, le texte d'invite et le texte à générer doivent être assemblés pour former une séquence de texte complète en entrée. Voici deux manières courantes dont les modèles GPT suivent les invites.

1. Correspondance de préfixe

La correspondance de préfixe est une méthode simple et efficace, qui consiste à coller le texte d'invite devant le texte généré pour former une séquence de texte complète en entrée. Pendant la formation, le modèle apprend à générer le texte suivant basé sur le texte précédent. Au moment de la génération, le modèle génère un texte associé à l'invite en fonction du texte de l'invite. L'inconvénient de la correspondance de préfixe est que la position et la longueur du texte d'invite doivent être spécifiées manuellement, ce qui n'est pas suffisamment flexible.

2. Saisie conditionnelle

La saisie conditionnelle est une méthode plus flexible, c'est-à-dire que le texte d'invite est utilisé comme entrée conditionnelle et est saisi dans le modèle à chaque étape de génération du texte. Pendant la formation, le modèle apprendra à générer un texte qui répond aux exigences en fonction du texte d'invite. Lors de la génération, vous pouvez spécifier arbitrairement le contenu et la position du texte d'invite pour générer le texte lié à l'invite. L'avantage de la saisie conditionnelle est qu'elle est plus flexible et peut être ajustée en fonction de scénarios d'application spécifiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!