Kiến trúc và quy trình đào tạo GPT – Công nghệ chat GPT:
- Kiến trúc của GPT:
GPT sử dụng mạng Transformer, một kiến trúc mạng nơ-ron sâu rất mạnh mẽ trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Kiến trúc Transformer bao gồm hai phần chính: bộ mã hóa (encoder) và bộ giải mã (decoder). Bộ mã hóa chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành biểu diễn ngữ nghĩa, trong khi bộ giải mã sử dụng biểu diễn đó để tạo ra đầu ra mong muốn. - Quy trình đào tạo GPT:
Quá trình đào tạo GPT bao gồm các bước sau:
- Thu thập dữ liệu: Ban đầu, một lượng lớn dữ liệu văn bản tự nhiên được thu thập từ Internet, bao gồm các nguồn như sách, bài báo, trang web và các nguồn tin tức.
- Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thu thập được được tiền xử lý để loại bỏ các dạng dữ liệu không mong muốn, làm sạch và chuẩn hóa văn bản.
- Huấn luyện mô hình: Dữ liệu tiền xử lý sau đó được sử dụng để huấn luyện mô hình GPT. Quá trình huấn luyện thường sử dụng phương pháp học không giám sát và mục tiêu là tối ưu hóa khả năng dự đoán tiếp theo của mô hình.
- Fein-tuning (Tinh chỉnh): Sau khi mô hình GPT được huấn luyện ban đầu, nó được tinh chỉnh (fine-tuning) trên các tác vụ cụ thể. Quá trình tinh chỉnh này giúp mô hình học cách phân biệt các yếu tố ngữ nghĩa và kiến thức từ tập dữ liệu tác vụ cụ thể và cải thiện khả năng thực hiện công việc cụ thể đó.
- Đánh giá và điều chỉnh: Mô hình được đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, sự tự nhiên và khả năng hiểu ngôn ngữ. Nếu mô hình không đạt yêu cầu, quá trình tinh chỉnh và đào tạo có thể được lặp lại để cải thiện hiệu suất.
Kiến trúc của GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng kiến trúc Transformer. Kiến trúc này bao gồm nhiều tầng mã hóa (encoder layers) và nhiều tầng giải mã (decoder layers), gắn kết với nhau thông qua các cơ chế attention. Mỗi tầng mã hóa và giải mã đều có nhiều khối (blocks), bao gồm sự kết hợp của các lớp con như self-attention, feed-forward neural networks và layer normalization.
Quy trình đào tạo GPT bao gồm các bước sau:
- Xây dựng tập dữ liệu: Một tập dữ liệu lớn được thu thập từ Internet để đào tạo GPT. Chúng thường là các đoạn văn bản tự nhiên từ nhiều nguồn khác nhau và các nguồn tin tức, sách và tài liệu.
- Tiền xử lý dữ liệu: Trước khi cho vào quá trình đào tạo, dữ liệu được tiền xử lý để chuyển đổi thành định dạng phù hợp và làm sạch bỏ các thông tin không cần thiết, ví dụ như các thẻ HTML hay ký tự đặc biệt.
- Mô hình Transformer: Mô hình Transformer được xây dựng theo kiến trúc của GPT với tầng mã hóa và tầng giải mã. Các khối (blocks) trong mỗi tầng mã hóa và giải mã được khởi tạo ngẫu nhiên ban đầu.
- Huấn luyện mô hình: Dữ liệu tiền xử lý được sử dụng để huấn luyện mô hình GPT. Huấn luyện được thực hiện bằng cách đưa vào mô hình một đoạn văn bản và yêu cầu nó dự đoán từ tiếp theo trong văn bản. Các tham số của mô hình được điều chỉnh để tối ưu hóa việc dự đoán từ và đạt được sự chính xác cao.
- Featurization và fine-tuning: Sau khi mô hình được huấn luyện, quá trình featurization được thực hiện để biểu diễn từng từ trong văn bản dưới dạng vector. Sau đó, mô hình có thể được fine-tuning trong các nhiệm vụ cụ thể để tăng cường hiệu suất cho từng tác vụ đó.
Quy trình đào tạo GPT yêu cầu cơ sở hạ tầng tính toán mạnh mẽ và tài nguyên dữ liệu lớn. OpenAI đã sử dụng các cụm máy tính mạnh mẽ và hợp tác với nhiều nhà nghiên cứu để huấn luyện mô hình GPT có kích thước lớn như GPT-3 và GPT-4.
