生成事前トレーニング変換モデル GPT

GPT は Generative Pre-trained Transformer の略で、2018 年に OpenAI によって提案された、Transformer アーキテクチャに基づく深層学習ニューラル ネットワーク モデルです。大規模なテキスト データで事前トレーニングすることにより、GPT モデルは強力な言語理解および生成機能を備え、テキスト生成、対話システム、機械翻訳、感情分析、質問などのさまざまな自然言語処理タスクに使用できます。そして応答システム。

GPT モデルの中核テクノロジーは、コンテキスト情報を効果的に取得し、長距離の依存関係を処理し、セルフアテンション メカニズムを通じて並列コンピューティングを実装する Transformer アーキテクチャです。 GPT モデルの事前トレーニング プロセスでは通常、最初の k 個の単語に基づいて次の単語の確率を予測し、特定のタスクに合わせて微調整するという言語モデルの目的関数が使用されます。以下の図は、GPT のさまざまな開発段階を示しています。