Telegram Group & Telegram Channel
Какой слой в gpt обрабатывает выход трансформера и как он работает?

В архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer) слой, который обрабатывает выход трансформеров, называется "декодирующим слоем" или "генеративным слоем".

Этот слой работает следующим образом:
1. Составление вероятностного распределения слов: Для генерации текста декодирующий слой принимает выходные данные из трансформера, которые представляют собой скрытое состояние, кодирующее информацию о контексте. Декодирующий слой преобразует это скрытое состояние в вероятностное распределение над возможными словами в словаре.
2. Генерация слов: На основе вероятностного распределения декодирующий слой выбирает следующее слово для генерации. Это может быть выполнено с использованием методов выбора, таких как сэмплирование согласно вероятностям или выбор наиболее вероятного слова.
3. Обратная связь: Сгенерированное слово добавляется к предыдущему контексту, и этот расширенный контекст возвращается на вход декодирующему слою. Это позволяет модели учитывать уже сгенерированный текст при принятии решения о следующем слове.
4. Повторение: Процесс генерации слов повторяется до достижения определенной длины текста или до выполнения некоторого условия завершения, такого как генерация специального символа конца текста.
5. Обучение: Декодирующий слой обучается на парах вход-выход на больших текстовых корпусах. Обучение включает в себя подбор параметров так, чтобы модель максимизировала вероятность правильной генерации текста.



tg-me.com/ds_interview_lib/44
Create:
Last Update:

Какой слой в gpt обрабатывает выход трансформера и как он работает?

В архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer) слой, который обрабатывает выход трансформеров, называется "декодирующим слоем" или "генеративным слоем".

Этот слой работает следующим образом:
1. Составление вероятностного распределения слов: Для генерации текста декодирующий слой принимает выходные данные из трансформера, которые представляют собой скрытое состояние, кодирующее информацию о контексте. Декодирующий слой преобразует это скрытое состояние в вероятностное распределение над возможными словами в словаре.
2. Генерация слов: На основе вероятностного распределения декодирующий слой выбирает следующее слово для генерации. Это может быть выполнено с использованием методов выбора, таких как сэмплирование согласно вероятностям или выбор наиболее вероятного слова.
3. Обратная связь: Сгенерированное слово добавляется к предыдущему контексту, и этот расширенный контекст возвращается на вход декодирующему слою. Это позволяет модели учитывать уже сгенерированный текст при принятии решения о следующем слове.
4. Повторение: Процесс генерации слов повторяется до достижения определенной длины текста или до выполнения некоторого условия завершения, такого как генерация специального символа конца текста.
5. Обучение: Декодирующий слой обучается на парах вход-выход на больших текстовых корпусах. Обучение включает в себя подбор параметров так, чтобы модель максимизировала вероятность правильной генерации текста.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/44

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from no


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA