GPT モデルはプロンプトとガイダンスにどのように従うのでしょうか?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) は、Transformer モデルに基づく事前トレーニング済み言語モデルであり、その主な目的は自然言語テキストを生成することです。 GPT では、プロンプトに従うプロセスは条件生成と呼ばれます。これは、プロンプト テキストが与えられると、GPT はこれらのプロンプトに関連するテキストを生成できることを意味します。 GPT モデルは、事前トレーニングを通じて言語パターンとセマンティクスを学習し、テキストを生成するときにこの学習した知識を使用します。事前トレーニング段階では、GPT は大規模なテキスト データを通じてトレーニングされ、語彙の統計的特徴、文法規則、意味関係を学習します。これにより、GPT はテキストを生成するときに言語を合理的に編成して、一貫性があり読みやすくなります。 条件付き生成では、テキスト生成の基礎として 1 つ以上のプロンプト テキストを指定できます。たとえば、質問がプロンプトとして与えられると、GPT は質問に関連する回答を生成できます。このアプローチは、機械翻訳、テキストの要約、対話の生成など、多くの自然言語処理タスクに適用できます。 要約すると、

1. 基本概念

GPT モデルのプロンプトに従う方法を紹介する前に、まずいくつかの基本概念を理解する必要があります。 。

1. 言語モデル

言語モデルは、自然言語シーケンスを確率モデル化するために使用されます。言語モデルを通じて、モデルに基づいて特定のシーケンスの確率値を計算できます。自然言語処理の分野では、言語モデルは、機械翻訳、音声認識、テキスト生成などの複数のタスクで広く使用されています。 言語モデルの主な目的は、以前に出現した単語または文字に基づいて、次の単語または文字の確率を予測することです。これは、統計的手法やニューラル ネットワークなどの機械学習手法を通じて実現できます。統計言語モデルは通常、単語の出現が前の n-1 個の単語にのみ関連していると想定する n グラム モデルに基づいています。リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) や Transformer モデルなどのニューラル ネットワークに基づく言語モデルは、より長いコンテキスト情報をキャプチャできるため、モデルのパフォーマンスが向上します

2. 事前トレーニング モデル

事前トレーニング モデルとは、大規模なテキスト データに対して教師なしでトレーニングされるモデルを指します。事前トレーニングされたモデルは通常、テキスト データ内のコンテキスト情報を使用して言語表現を学習する自己教師あり学習を採用しています。事前トレーニングされたモデルは、BERT、RoBERTa、GPT などのさまざまな自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを達成しています。

3.Transformer モデル

Transformer モデルは、2017 年に Google によって提案された、セルフ アテンション メカニズムに基づくニューラル ネットワーク モデルです。 Transformer モデルは、機械翻訳などのタスクで優れた結果を達成しています。その中心的なアイデアは、マルチヘッド アテンション メカニズムを使用して入力シーケンス内のコンテキスト情報をキャプチャすることです。

2. GPT モデル

GPT モデルは、2018 年に OpenAI によって提案された事前トレーニング済み言語モデルです。モデルのアーキテクチャ。 GPT モデルのトレーニングは 2 つの段階に分かれており、第 1 段階では、言語表現を学習するための大規模なテキスト データに対する自己教師あり学習が行われ、第 2 段階では、テキスト生成、感情分析、等GPT モデルはテキスト生成タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、自然で滑らかなテキストを生成できます。

3. 条件付き生成

GPT モデルでは、条件付き生成とは、プロンプト テキストを指定して生成し、プロンプトを表示することを指します。実際のアプリケーションでは、プロンプト テキストは通常​​、要件を満たすテキストを生成するようにモデルをガイドするために使用されるいくつかのキーワード、フレーズ、または文章を指します。条件付き生成は、対話生成や記事の要約などの一般的な自然言語生成タスクです。

4. GPT モデルがプロンプトに従う方法

GPT モデルはテキストを生成するときに、次の単語に基づいて確率を予測します。入力テキストシーケンスの分布、および確率分布に従ってサンプリングして次の単語を生成します。条件付き生成では、プロンプト テキストと生成されるテキストを結合して、入力として完全なテキスト シーケンスを形成する必要があります。 GPT モデルがプロンプトに従う 2 つの一般的な方法を次に示します。

1. プレフィックス マッチング

プレフィックス マッチングは、生成されたテキストの前にプロンプ​​ト テキストをつなぎ合わせる、シンプルで効果的な方法です。入力として完全なテキスト シーケンスを形成します。トレーニング中に、モデルは前のテキストに基づいて後続のテキストを生成する方法を学習します。生成時に、モデルはプロンプト テキストに基づいてプロンプト関連テキストを生成します。プレフィックス マッチングの欠点は、プロンプト テキストの位置と長さを手動で指定する必要があり、十分な柔軟性がないことです。

2. 条件付き入力

#条件付き入力はより柔軟な方法であり、プロンプト テキストが条件付き入力として使用されます。生成された各テキストは時間ステップであり、一緒にモデルに入力されます。トレーニング中に、モデルはプロンプト テキストに基づいて要件を満たすテキストを生成する方法を学習します。生成時にプロンプ​​ト テキストの内容と場所を任意に指定して、プロンプトに関連するテキストを生成できます。条件付き入力の利点は、より柔軟であり、特定のアプリケーション シナリオに従って調整できることです。

以上がGPT モデルはプロンプトとガイダンスにどのように従うのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。