المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هي نموذج لغة حديث أحدث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية. إن بنية GPT معقدة وتحتوي على العديد من المكونات التي تعمل معًا لتوليد لغة متماسكة وطبيعية. في هذه المقالة ، سنناقش المكونات الرئيسية لبنية GPT.
المكونات الرئيسية لبنية ChatGPT
- ترميز المحولات: إن مشفر المحول هو لبنة البناء الأساسية لمعمارية GPT. إنها شبكة عصبية متعددة الطبقات تعالج تسلسل إدخال النص. تحتوي كل طبقة من مشفر المحولات على طبقتين فرعيتين: طبقة الانتباه الذاتي وشبكة التغذية الأمامية. تساعد طبقة الانتباه الذاتي النموذج على فهم سياق تسلسل الإدخال ، بينما تطبق شبكة التغذية الأمامية تحويلات غير خطية على المدخلات.
- الترميز الموضعي: نظرًا لأن GPT تعالج تسلسل إدخال النص ، فمن المهم دمج موضع كل كلمة في التسلسل. يضيف مكون الترميز الموضعي معلومات موضعية إلى تسلسل الإدخال حتى يتمكن النموذج من فهم الموضع النسبي لكل كلمة.
- طبقة المخرجات: طبقة المخرجات هي الطبقة الأخيرة من بنية GPT ، وهي المسؤولة عن توليد مخرجات النموذج. طبقة المخرجات عبارة عن تحويل خطي لآخر طبقة مخفية من مشفر المحول ، متبوعة بوظيفة تنشيط softmax لتوليد احتمالات لكل كلمة في المفردات.
- هدف ما قبل التدريب: GPT هو نموذج لغوي مدرب مسبقًا ، مما يعني أنه يتم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات النصية قبل أن يتم ضبطه لأداء مهام محددة. الهدف قبل التدريب لـ GPT هو التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل نصي. يساعد هدف ما قبل التدريب هذا النموذج على تعلم بنية اللغة وفروقها الدقيقة ، مما يسمح له بالتعميم بشكل جيد على المهام الجديدة.
- صقل الطبقات: بمجرد تدريب النموذج مسبقًا ، يمكن ضبطه لمهام محددة في البرمجة اللغوية العصبية ، مثل ترجمة اللغة أو تحليل المشاعر. تتم إضافة طبقات الضبط الدقيق لبنية GPT أعلى الطبقات المدربة مسبقًا وتكون خاصة بالمهمة.
في الختام ، فإن بنية GPT هي نظام معقد به العديد من المكونات التي تعمل معًا لتوليد لغة متماسكة وطبيعية. يعد تشفير المحولات ، والتشفير الموضعي ، وطبقة الإخراج ، وهدف ما قبل التدريب ، وطبقات الضبط الدقيق هي المكونات الرئيسية لبنية GPT. يمكن أن يُعزى نجاح GPT في معالجة اللغة الطبيعية إلى هندستها المعمارية المتقدمة ، والتي تسمح لها بالتعميم جيدًا على المهام الجديدة وتوليد لغة عالية الجودة.
