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Verständnis der Evolution von ChatGPT: Teil 1 – Ein tiefer Blick auf GPT-1 und was es inspiriert hat

Die GPT-Modelle von OpenAI, beginnend mit GPT-1 im Jahr 2018, nutzen die Transformer-Architektur und ein Vor-Training/Feinanpassungs-Paradigma. Dieser Ansatz, der ursprünglich erfolgreich in der Computer-Vision war, umfasst eine anfängliche Ausbildung auf einem großen Datensatz, gefolgt von einer aufgabenpezifischen Feinanpassung. Frühere NLP-Methoden wie Word2Vec und GloVe boten Wort-Embeddings an, aber sie fehlten an der Raffinesse von GPT. GPT-1 innovierte, indem es einen decoder-only-Transformer verwendete, was bessere Parallelisierung und Handhabung von Langreich-Abhängigkeiten ermöglichte. Im Gegensatz zu früheren Methoden verwendete GPT-1 auto-regressive Sprachmodellierung für das Vor-Training, indem es das nächste Token in einer Sequenz vorhersagte. Dies steht im Gegensatz zu auto-encodierenden Modellen wie BERT, die bidirektionale Kontexte verwenden. Das Vor-Training von GPT-1 bestand darin, die Wahrscheinlichkeit einer Sequenz gegeben ihres vorherigen Kontexts zu maximieren. Die anschließende Feinanpassung adaptierte das vor-gelernte Modell an spezifische Downstream-Aufgaben mit Hilfe von markierten Daten. Der Erfolg von GPT-1 etablierte diesen Vor-Training/Feinanpassungs-Ansatz als Standard in der NLP. Diese Architektur hat sich signifikant durch GPT-2, GPT-3 und InstructGPT weiterentwickelt, was zu den heutigen leistungsfähigen LLMs geführt hat.
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Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 1—An In-Depth Look at GPT-1 and What Inspired It
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