Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое gpt, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое gpt, обученный трансформер , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Модели нейросетей и методы исследований систем искусственного интеллекта.
Генеративный предварительно обученный трансформер ( GPT ) — это тип большой языковой модели (LLM) , широко используемый в генеративных чат-ботах на основе искусственного интеллекта . GPT основаны на архитектуре глубокого обучения , называемой трансформером . Они предварительно обучаются на больших наборах данных неразмеченного контента и способны генерировать новый контент.
OpenAI первой применила генеративное предварительное обучение к архитектуре трансформеров, представив модель GPT-1 в 2018 году. С тех пор компания выпустила множество более крупных моделей GPT. Чат-бот ChatGPT , выпущенный в конце 2022 года (использующий GPT-3.5 ), был дополнен множеством конкурирующих чат-ботов, использующих собственные генеративно предварительно обученные трансформеры для генерации текста, таких как Gemini , DeepSeek и Claude .
GPT-ы в основном используются для генерации текста, но могут быть обучены для генерации других типов данных. Например, GPT-4o может обрабатывать и генерировать текст, изображения и аудио. Для повышения производительности при решении сложных задач некоторые GPT-ы, такие как OpenAI o3 , выделяют больше вычислительного времени на анализ проблемы перед генерацией результата и называются моделями рассуждений . В 2025 году был выпущен GPT-5 с маршрутизатором, который автоматически выбирает, использовать ли более быструю или более медленную модель рассуждений в зависимости от поставленной задачи.
Оригинальная модель GPT
В 2010-х годах усовершенствованные алгоритмы машинного обучения , более мощные компьютеры и увеличение объема оцифрованного материала привели к буму ИИ .
Отдельно следует отметить концепцию генеративного предварительного обучения (ГПО), которая является давно устоявшейся методикой в машинном обучении. ГПО — это форма самообучения, при которой модель сначала обучается на большом неразмеченном наборе данных (этап «предварительного обучения»), чтобы научиться генерировать точки данных. Затем эта предварительно обученная модель адаптируется к конкретной задаче с использованием размеченного набора данных (этап « тонкой настройки »).
Архитектура трансформера для глубокого обучения — это основная технология GPT (Global Tranforming Teaching). Разработанная исследователями из Google , она была представлена в статье « Attention Is All You Need », опубликованной 12 июня 2017 года. Архитектура трансформера решила многие проблемы производительности, связанные со старыми рекуррентными нейронными сетями (RNN) для обработки естественного языка (NLP). Использование механизма внимания в этой архитектуре позволяет моделям обрабатывать целые последовательности текста одновременно, что обеспечивает обучение гораздо более крупных и сложных моделей. С 2017 года доступные системы NLP на основе трансформеров способны обрабатывать, анализировать, организовывать, связывать, сопоставлять и суммировать тексты , а также отвечать на вопросы, возникающие на основе текстового ввода.
11 июня 2018 года исследователи и инженеры OpenAI опубликовали статью под названием «Улучшение понимания языка с помощью генеративного предварительного обучения», в которой была представлена GPT-1 , первая модель GPT. Она была разработана как большая языковая модель на основе трансформеров , которая использовала генеративное предварительное обучение (GP) на BookCorpus , разнообразном текстовом корпусе , с последующей дискриминативной тонкой настройкой для фокусировки на конкретных языковых задачах. Этот полуконтролируемый подход был воспринят как прорыв. Ранее лучшие нейронные модели в обработке естественного языка (NLP) обычно использовали контролируемое обучение на больших объемах данных с ручной разметкой — обучение большой языковой модели с помощью этого подхода было бы непомерно дорогим и трудоемким.
14 февраля 2019 года OpenAI представила GPT-2 , более крупную модель, способную генерировать связный текст. Созданная как прямое масштабирование своего предшественника, она имела как количество параметров, так и размер набора данных, увеличенные в 10 раз. GPT-2 имеет 1,5 миллиарда параметров и была обучена на WebText, 40-гигабайтном наборе данных, содержащем 8 миллионов веб-страниц . Ссылаясь на риски злонамеренного использования, OpenAI выбрала «поэтапный выпуск», первоначально опубликовав меньшие версии модели, прежде чем выпустить полную модель с 1,5 миллиардами параметров в ноябре.
10 февраля 2020 года Microsoft представила свою модель генерации естественного языка Turing, которую она назвала «самой большой из когда-либо опубликованных языковых моделей, имеющей 17 миллиардов параметров». Модель превзошла все предыдущие языковые модели в различных задачах, включая составление резюме текстов и ответы на вопросы .
28 мая 2020 года OpenAI представила GPT-3 , модель со 175 миллиардами параметров, обученную на большем наборе данных по сравнению с GPT-2. Это ознаменовало значительный прогресс в возможностях обучения с малым и нулевым количеством примеров. Имея мало примеров, она могла выполнять различные задачи, для которых она не была специально обучена.
После выпуска GPT-3 компания OpenAI начала использовать обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), чтобы более точно согласовать поведение моделей с предпочтениями человека. Это привело к разработке InstructGPT , усовершенствованной версии GPT-3. OpenAI дополнительно усовершенствовала InstructGPT, создав ChatGPT , флагманский продукт OpenAI в виде чат-бота, запущенный 30 ноября 2022 года. Первоначально ChatGPT был основан на GPT-3.5 , но позже перешел на модель GPT-4 , выпущенную 14 марта 2023 года. GPT-4 также был интегрирован в некоторые части нескольких приложений, включая Microsoft Copilot , GitHub Copilot , Snapchat , Khan Academy и Duolingo .
Огромная популярность ChatGPT подтолкнула к широкому развитию конкурирующих систем на основе GPT от других организаций. EleutherAI выпустила серию моделей с открытыми весами , включая GPT-J в 2021 году. Другие крупные технологические компании позже разработали свои собственные модели GPT, такие как PaLM и Gemini от Google , а также Llama от Meta AI .
Многие последующие модели GPT были обучены быть мультимодальными (способными обрабатывать или генерировать несколько типов данных). Например, GPT-4o может как обрабатывать, так и генерировать текст, изображения и аудио. Кроме того, модели GPT, такие как o3 и DeepSeek R1, были обучены с помощью обучения с подкреплением для генерации многошаговой цепочки рассуждений перед получением окончательного ответа, что помогает решать сложные задачи в таких областях, как математика.
7 августа 2025 года OpenAI выпустила GPT-5 , который включает в себя маршрутизатор, автоматически выбирающий, использовать ли более быструю или более медленную модель рассуждений в зависимости от задачи.
Базовая модель — это модель ИИ, обученная на больших массивах данных, что позволяет адаптировать ее к широкому спектру последующих задач.
Самая последняя модель серии GPT-n от OpenAI — это GPT-5 .
Другие подобные модели включают PaLM от Google , широкую базовую модель , которую сравнивали с GPT-3 и которая была предоставлена разработчикам через API , и GPT-JT от Together, которая, как сообщается, является наиболее близкой по производительности альтернативой GPT-3 с открытым исходным кодом (и является производной от более ранних GPT с открытым исходным кодом ) . Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Meta AI (ранее Facebook ) также имеет генеративную базовую большую языковую модель на основе трансформеров, известную как LLaMA .
Базовые GPT также могут использовать другие модальности , помимо текста, для ввода и/или вывода. GPT-4 — это многомодальная LLM, способная обрабатывать текстовый и графический ввод (хотя ее вывод ограничен текстом). Что касается многомодального вывода , некоторые модели на основе генеративных трансформеров используются для технологий преобразования текста в изображение, таких как диффузия и параллельное декодирование. Такие модели могут служить визуальными базовыми моделями (VFM) для разработки последующих систем, которые могут работать с изображениями.
Вычислительные и оперативные требования моделей на основе трансформеров значительно возрастают по мере увеличения их размеров и длины входных последовательностей. Стандартный механизм самовнимания имеет квадратичную сложность относительно длины входной последовательности, как описано в книге «Внимание — это все, что вам нужно » .
Исследователи предложили ряд улучшений эффективности, таких как разреженные механизмы внимания и архитектуры, эффективно использующие память, которые снижают вычислительные затраты, поддерживая при этом более длинные контекстные окна. Модели, такие как BigBird, Reformer и FlashAttention, демонстрируют структурированные паттерны внимания или оптимизированные вычисления для повышения масштабируемости и эффективности.
Это помогло крупным языковым моделям эффективно обрабатывать длинные входные последовательности с меньшими затратами памяти и вычислительных ресурсов как во время обучения, так и во время вывода.
Базовая модель GPT может быть дополнительно адаптирована для создания более целенаправленных систем, ориентированных на конкретные задачи и/или предметные области. Методы такой адаптации могут включать дополнительную тонкую настройку (помимо той, что была выполнена для базовой модели), а также определенные формы оперативного проектирования .
Важным примером этого является тонкая настройка моделей для выполнения инструкций , что, конечно, является довольно широкой задачей, но более целенаправленной, чем базовая модель. В январе 2022 года OpenAI представила «InstructGPT» — серию моделей, которые были тонко настроены для выполнения инструкций с использованием комбинации контролируемого обучения и обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) на базовых языковых моделях GPT-3. Преимуществами этого по сравнению с базовыми моделями были более высокая точность, меньше негативных/токсичных настроений и в целом лучшее соответствие потребностям пользователей. Поэтому OpenAI начала использовать это в качестве основы для своих предложений API- сервисов. Другие модели, настроенные на выполнение инструкций, были выпущены другими разработчиками, включая полностью открытую версию.
Другой (связанный) тип моделей, ориентированных на конкретные задачи, — это чат-боты , которые ведут человекоподобный диалог. В ноябре 2022 года OpenAI запустила ChatGPT — онлайн-интерфейс чата, работающий на основе языковой модели, настроенной на инструкции и обученной аналогично InstructGPT. Они обучили эту модель с использованием RLHF, при этом люди-тренеры ИИ предоставляли диалоги, в которых они играли как пользователя, так и ИИ, и смешали этот новый набор данных диалогов с набором данных InstructGPT для создания разговорного формата, подходящего для чат-бота. Другие крупные чат-боты в настоящее время включают Bing Chat от Microsoft , который использует GPT-4 от OpenAI (в рамках более широкого тесного сотрудничества между OpenAI и Microsoft), и конкурирующий чат-бот Gemini от Google (первоначально основанный на семействе языковых моделей LaMDA , обученных для диалогов, с планами перехода на PaLM ).
Еще один тип задач, для которых можно использовать GPT, — это метазадача генерации собственных инструкций, например, разработка серии подсказок для «себя», чтобы иметь возможность реализовать более общую цель, заданную пользователем-человеком. Это известно как агент ИИ , и, в частности, рекурсивный, поскольку он использует результаты своих предыдущих самоинструкций, чтобы помочь ему сформировать последующие подсказки; первым крупным примером этого был Auto-GPT (который использует модели GPT OpenAI), и с тех пор были разработаны и другие.
Рассуждение по принципу «цепочки мыслей» — это метод подсказок, при котором языковая модель генерирует промежуточные шаги рассуждения, прежде чем прийти к окончательному ответу. Было показано, что такой подход улучшает производительность в задачах, требующих многошагового рассуждения, таких как решение математических задач и логический вывод.
Предоставляя пошаговые объяснения, модель способна разложить сложные проблемы на более мелкие, управляемые части. Этот метод часто используется в сочетании с методом «нескольких примеров», когда в качестве входных данных используются примеры, демонстрирующие процесс рассуждения.
Системы GPT могут быть ориентированы на конкретные области или сферы деятельности. Ниже приведены некоторые примеры таких моделей и приложений:
Иногда специфичность предметной области достигается с помощью программных плагинов или дополнений . Например, несколько разных компаний разработали специальные плагины, которые взаимодействуют напрямую с интерфейсом ChatGPT от OpenAI , а Google Workspace предлагает такие дополнения, как «GPT для таблиц и документов», которые, как сообщается, помогают использовать функциональность электронных таблиц в Google Sheets .
Законы масштабирования описывают эмпирические зависимости между производительностью больших языковых моделей и такими факторами, как размер модели, размер набора данных и вычислительные ресурсы. Эмпирические исследования показали, что производительность, как правило, следует приблизительно степенным законам по мере увеличения этих факторов.
Более крупные модели, обученные на большем объеме данных, как правило, демонстрируют меньшие потери при обучении и лучшую обобщающую способность. Более поздние работы показывают, что производительность определяется не только количеством параметров, но и тем, как размер модели, данные и вычислительные ресурсы сбалансированы во время обучения.
Эти наблюдения повлияли на разработку последующих моделей GPT, в частности, на решения, касающиеся проектирования архитектуры, состава набора данных и стратегий обучения.
Эмергентные способности относятся к способностям, которые появляются в больших языковых моделях только тогда, когда они достигают определенного масштаба, и отсутствуют в меньших версиях тех же моделей. Эти способности считаются «эмергентными», потому что они возникают по мере увеличения размера модели, обучающих данных и вычислительных ресурсов.
Примерами возникающих способностей являются многоэтапное рассуждение, контекстное обучение (способность выполнять задачи на основе примеров, предоставленных в подсказках, без дополнительной подготовки) и улучшение результатов в сложных тестах на знание языка и логическое мышление.
Исследования показывают, что эти возможности не масштабируются линейно, а появляются, когда модели превышают определенные пороговые значения по размеру и масштабу обучения.
Это явление повлияло на разработку более крупных моделей GPT и способствовало повышению их эффективности в широком спектре задач.
OpenAI , создавшая первый генеративный предварительно обученный трансформер (GPT) в 2018 году, заявила в 2023 году, что «GPT» следует рассматривать как бренд OpenAI. В апреле 2023 года OpenAI пересмотрела правила использования бренда в своих условиях обслуживания , указав, что другие компании, использующие ее API для запуска своих сервисов ИИ, больше не смогут включать «GPT» в такие названия или брендинг. В мае 2023 года OpenAI привлекла службу управления брендом для уведомления своих клиентов API об этой политике, хотя эти уведомления не содержали явных юридических претензий (таких как обвинения в нарушении товарного знака или требования прекратить и воздержаться ). По состоянию на ноябрь 2023 года OpenAI по-прежнему запрещает своим лицензиатам API называть свои собственные продукты с помощью "GPT", но начала предоставлять своим подписчикам ChatGPT Plus возможность создавать "пользовательские версии ChatGPT", называемые GPT, на сайте OpenAI. В условиях обслуживания OpenAI говорится, что ее подписчики могут использовать "GPT" в названиях этих продуктов, хотя это "не рекомендуется".
В связи с этим компания OpenAI обратилась в Ведомство по патентам и товарным знакам США (USPTO) с просьбой о регистрации товарного знака на территории США для термина «GPT» в области ИИ. OpenAI пыталась ускорить рассмотрение своей заявки, но USPTO отклонило эту просьбу в апреле 2023 года. В мае 2023 года USPTO ответило на заявку, признав, что «GPT» является как описательным, так и родовым термином. По состоянию на ноябрь 2023 года OpenAI продолжала отстаивать свою позицию.
Для любого типа или объема защиты товарного знака в США OpenAI необходимо будет доказать, что этот термин действительно « отличается » от их конкретных предложений, помимо того, что является более широким техническим термином для обозначения типа технологии. В некоторых сообщениях СМИ в 2023 году предполагалось, что OpenAI может получить регистрацию товарного знака, косвенно основываясь на известности своего чат-бота на основе GPT , ChatGPT , для которого OpenAI отдельно добивалась защиты (и которую она стремилась более жестко защищать) . Другие сообщения указывают на то, что регистрация простого термина «GPT» представляется маловероятной , поскольку он часто используется как общий термин для обозначения просто систем ИИ, которые включают генеративно предварительно обученные трансформеры . В любом случае, в какой бы степени исключительные права на этот термин ни существовали в США, другие должны будут избегать его использования для аналогичных продуктов или услуг способами, которые могут вызвать путаницу. Если такие права когда-либо станут достаточно широкими, чтобы затрагивать другие устоявшиеся виды использования в этой области, доктрина добросовестного использования товарных знаков может продолжать использование, не связанное с брендом.
В Европейском Союзе Европейское ведомство интеллектуальной собственности зарегистрировало «GPT» в качестве товарного знака OpenAI весной 2023 года. Однако с весны 2024 года регистрация оспаривается и находится на стадии аннулирования.
В Швейцарии Швейцарский федеральный институт интеллектуальной собственности зарегистрировал «GPT» в качестве товарного знака OpenAI весной 2023 года.
Оценка предварительно обученных моделей трансформеров, созданных с помощью генеративных алгоритмов, проводится с использованием ряда эталонных тестов и метрик, которые направлены на оценку их производительности в различных задачах. Распространенные подходы включают точность на стандартных наборах данных, а также другие характеристики, такие как устойчивость, смещение и токсичность.
Эти модели обычно тестируются на таких задачах, как понимание естественного языка, рассуждения, ответы на запросы и генерация кода. Иногда они объединяют несколько задач, чтобы обеспечить более широкую оценку производительности модели в разных областях.
Более современные подходы расширяют эти оценки, включая такие характеристики, как справедливость, эффективность и прозрачность, чтобы получить более точную оценку этих моделей.
Оценка остается активной областью исследований, поскольку существующие тесты могут неточно отражать реальную производительность или риски, связанные с крупномасштабными генеративными моделями.
Генеративные предварительно обученные трансформерные модели вызвали ряд этических и социальных проблем, особенно в отношении предвзятости, дезинформации и воздействия на окружающую среду. Большие языковые модели могут воспроизводить и усиливать закономерности, присутствующие в их обучающих данных, включая социальные предубеждения, что может привести к несправедливым или вводящим в заблуждение результатам.
Эти модели также связаны с генерацией неточной или вводящей в заблуждение информации, поскольку они предназначены для создания беглого текста, а не для проверки фактической точности. Это влияет на их использование в таких приложениях, как автоматическая генерация контента и распространение информации.
Обучение крупномасштабных моделей также требует огромных вычислительных ресурсов, что приводит к увеличению энергопотребления и экологических издержек. Обеспокоенность по поводу воздействия крупных систем ИИ на окружающую среду привела к призывам к более эффективным методам обучения и большей прозрачности в отчетности об использовании ресурсов.
Исследование, описанное в статье про gpt, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое gpt, обученный трансформер и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Модели нейросетей и методы исследований систем искусственного интеллекта
Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии
Оставить комментарий
Модели нейросетей и методы исследований систем искусственного интеллекта
Термины: Модели нейросетей и методы исследований систем искусственного интеллекта