Мир ChatGPT: Понимание и Применение Искусственного Интеллекта

Виталий Александрович Гульчеев (2023)

Мир ChatGPT: Понимание и Применение Искусственного Интеллекта — это всестороннее исследование мира искусственного интеллекта, центральным элементом которого является технология ChatGPT. В книге подробно освещается история развития AI, начиная с ранних концепций Алана Тьюринга и заканчивая современными достижениями в области GPT-4 архитектуры. Читатели узнают о ключевых моментах обучения и разработки ChatGPT, его широком спектре практического применения и взаимодействии с людьми. Кроме того, книга рассматривает актуальные вопросы этики, безопасности и социальной ответственности, связанные с использованием искусственного интеллекта, а также выделяет возможные недостатки и критические моменты. В заключительной части авторы обращаются к будущему AI, оценивая его потенциал и роль в общественной жизни, а также предлагают обдумать основные ценности и принципы, которыми должны руководствоваться разработчики и пользователи искусственного интеллекта.

Глава 3: Трансформеры и GPT-4 архитектура

В этой главе мы подробно рассмотрим трансформеры и архитектуру GPT-4, а также основы их работы и функционирования. Трансформеры — это мощный тип искусственных нейронных сетей, который лежит в основе современных моделей генерации текста, таких как GPT-4 и ChatGPT.

Трансформеры: обзор

Трансформеры были представлены в статье"Attention Is All You Need"(Внимание — это все, что вам нужно) в 2017 году. Они предлагают новый подход к обработке последовательностей данных, который основан на механизмах внимания. Трансформеры преодолевают ограничения рекуррентных нейронных сетей (RNN) и позволяют эффективно обрабатывать длинные последовательности, что делает их особенно подходящими для задач обработки естественного языка.

Механизмы внимания

Механизмы внимания — это ключевая составляющая трансформеров, которая позволяет модели определить взаимосвязь между элементами последовательности и акцентировать внимание на наиболее важных для текущего контекста. Внимание может быть однонаправленным (энкодер) или двунаправленным (декодер). Основным видом механизма внимания, используемым в трансформерах, является масштабируемое произведение внимания на основе точечных произведений (Scaled Dot-Product Attention).

Энкодеры и декодеры

Трансформеры состоят из энкодеров и декодеров, которые имеют стеки слоев, содержащих механизмы внимания и полносвязные слои. Энкодеры отвечают за обработку и кодирование входных данных, а декодеры — за генерацию выходной последовательности на основе информации, полученной от энкодеров. Энкодеры и декодеры связаны между собой через механизмы внимания.

GPT-4 архитектура

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) — это продвинутая модель генерации текста, разработанная OpenAI, основанная на трансформерах. GPT-4 использует архитектуру декодера с множеством слоев и механизмами внимания для генерации текста на основе контекста. В отличие от оригинальных трансформеров, GPT-4 не использует энкодеры и фокусируется на генерации текста с помощью универсальной архитектуры декодера.

Конец ознакомительного фрагмента.