Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Millised tegevused käivituvad serveris, kui ma küsin ChatGPTlt küsimuse? -…

- - - - Süvaõppemudel GPT
        
        Kui kasutaja sisestab küsimuse ChatGPT süsteemi, siis süvaõppemudel töötleb selle küsimuse ja genereerib vastuse vastavalt sellele, mida ta on õppinud suurest hulgast eelnevalt ettevalmistatud tekstiandmetest. Süsteem hindab iga sõna konteksti ja kontekstuaalset seost tekstis, et genereerida loogiline ja mõistlik vastus küsimusele.
        
        GPT kasutab enda töös süvaõppemeetodeid, mis põhinevad kunstliku neuronvõrgu mudelil. Mudel õpib tohutul hulgal tekstiandmeid, mis on varem kogutud ja ettevalmistatud. Seda protsessi nimetatakse eelkoolituseks. Eelkoolituse käigus kasutatakse suuri andmekogumeid, et modelleerida inimkeelt ja luua keelelist arusaamist. Mudel sisendab suure hulga tekstiandmeid ja õpib ennustama järgmist sõna tekstis.
        
        Süvaõppemudel GPT (Generative Pre-trained Transformer) on loodud OpenAI poolt ja see on üks enimkasutatavaid ja kõrgelt hinnatud loomuliku keele töötlemise süsteeme.
        
        GPT kasutab Transformer arhitektuuri, mis on spetsiaalselt välja töötatud loomuliku keele töötlemiseks. Transformer arhitektuur koosneb kahest põhikomponendist: kooderi kihist ja dekodeerija kihist. Kooderi kiht võtab sisendteksti ja muudab selle tihedaks vektoriks, mida dekodeerija kiht kasutab, et ennustada teksti järgmist sõna. Selline arhitektuur võimaldab GPT-l õppida loomuliku keele struktuuri ja grammatikat ning seega suudab see genereerida loogilisi ja sisukaid vastuseid küsimustele.
        
        Transformer arhitektuur
        
        Transformer arhitektuur on süvaõppe mudelite struktuur, mis on spetsiaalselt loodud töötama loomuliku keele (natural language) töötlemisel. See koosneb kahest põhikomponendist: kooderi kihist (encoder layer) ja dekodeerija kihist (decoder layer). Kooderi kiht võtab sisendteksti ja muudab selle tihedaks vektoriks, mida dekodeerija kiht kasutab, et ennustada teksti järgmist sõna.
        
        Trensformer arhitektuuri kooder kiht
        
        Transformer arhitektuuri kooderi kiht (Encoder Layer) võtab sisendteksti ja muudab selle tihedaks vektoriks (dense vector), mis sisaldab kontekstuaalset teavet teksti kohta. Kooderi kiht koosneb mitmest identsest kooderi alamkihist (Encoder Sub-Layer), millest igaüks koosneb kahest kihist - mitmepealisest tähelepanu mehhanismist (Multi-Head Attention) ja positsioonilisest tähelepanust lähtuvast läbimisel põhinevast täielikult ühendatud (Feed-Forward) kihist.
        
        1 more item...
        
        Mitmepealise tähelepanu mehhanism kasutab sisendteksti vektoreid, et luua kontekstuaalseid esindusi iga sõna jaoks tekstis. See võimaldab mudelil arvestada kontekstuaalset teavet, kuidas iga sõna suhestub teksti ülejäänud osaga.
        
        1 more item...
        
        Positsioonilisest tähelepanust lähtuv läbimisel põhinev täielikult ühendatud kiht (Position-Wise Feed-Forward Layer) on mõeldud selleks, et võtta vastu mitmepealise tähelepanu mehhanismist saadud esindused ja töödelda neid. Selle kihiga seotud täielikult ühendatud kihid töötlevad igat sõna eraldi ja kasutavad erinevaid sisendite kaarte, mis annab kihile võime töödelda erinevat tüüpi teavet.
        
        Kooderi kihtidel on ka nn kihtidevaheline norm (LayerNorm), mis normaliseerib igas kihis väljundit, et hõlbustada mudeli õppimist ja parandada selle jõudlust. Kooderi kiht töötleb sisendteksti kihiti, et genereerida kontekstuaalne esitus teksti kohta, mida dekodeerija kiht kasutab, et ennustada järgmist sõna.
        
        1 more item...
        
        Transformer arhitektuuri dekooderkht
        
        Dekooderkiht võtab sisendiks kooderi kihi genereeritud vektori ja kasutab seda, et ennustada järgmist sõna või sümbolit sisendtekstis. Dekooderkiht töötab autoregressiivselt, tähendab see, et ta ennustab sõna korraga ja kasutab seda ennustust järgmise sõna ennustamiseks ning nii edasi, kuni kogu sisendtekst on dekodeeritud.
        
        Dekooderkiht kasutab tähelepanu mehhanismi (attention mechanism), et keskenduda kooderi kihi väljundile ja võimaldada dekodeerijal "vaadata tagasi" kooderi kihi poolt loodud esindusele. See võimaldab dekodeerijal saada täpsemaid ennustusi, võttes arvesse kogu sisendteksti, mitte ainult kooderi kihi väljundit.
        
        Lisaks kasutab dekooderkiht sageli maskimist (masking), et tagada, et ennustatud sõnad ei oleks üle tuleviku sõnade, mida mudel ei tohiks veel teada saada. See aitab tagada, et mudel ennustab sõnu õiges järjekorras.
        
        Kokkuvõtlikult, dekooderkiht kasutab kooderi kihi genereeritud esitust, tähelepanu mehhanismi ja autoregressiivset lähenemist, et genereerida tõenäolisi ennustusi sisendteksti järgmise sõna kohta.
        
        Pärast dekodeerija kihi läbimist genereeritakse tõenäosuslik ennustus järgmise sõna kohta vastavalt sisendteksti kontekstile. See ennustus edastatakse seejärel tagasisidestamissüsteemi kaudu tagasi sisendiks dekodeerija kihile, mis kasutab seda ennustust koos juba genereeritud sõnadega uue sõna ennustamiseks. See protsess jätkub seni, kuni kogu vajalik tekst on genereeritud.
        
        Transformer arhitektuuril on mitmeid eripärasid, mis teevad selle sobivaks loomuliku keele töötlemiseks. Üheks oluliseks eripäraks on nn tähelepanu mehhanism (attention mechanism), mis võimaldab mudelil õppida tekstis olevaid seoseid ja mustritevahelisi seoseid. Teine oluline eripära on nn positsioonidelemendid (positional embeddings), mis võimaldavad mudelil säilitada teavet sõnade järjekorra kohta tekstis.
        
        Transformer arhitektuur on leidnud laialdast kasutust erinevates loomuliku keele töötlemise rakendustes, nagu automaatne masintõlge (machine translation), küsimustele vastamise süsteemid (question answering systems) ja teksti genereerimine (text generation).