ChatGPT funcționează pe baza unei arhitecturi de tip transformator, care este esențială pentru procesarea limbajului natural. Transformatorul este un model de rețea neuronală care folosește mecanisme de atenție pentru a analiza relațiile dintre cuvintele dintr-o propoziție și pentru a genera răspunsuri adecvate. În termeni simpli, ChatGPT învață din texte pentru a recunoaște modele lingvistice și pentru a oferi răspunsuri care par logice și coerente din punct de vedere uman.
Procesul de antrenare al ChatGPT implică două faze: pre-antrenarea și fine-tuning-ul. În timpul pre-antrenării, modelul este expus la milioane de cuvinte din surse variate, cum ar fi articole, cărți, pagini web și alte forme de text scris. Scopul acestui proces este de a învăța modelul să înțeleagă structurile lingvistice și să recunoască modelele de utilizare a cuvintelor.
După pre-antrenare, ChatGPT trece printr-un proces de fine-tuning, unde este ajustat pentru a răspunde mai bine la întrebările utilizatorilor. În această fază, modelul este rafinat prin metode de învățare supravegheată, ceea ce înseamnă că experții furnizează exemple de întrebări și răspunsuri corecte, astfel încât modelul să învețe cum să ofere răspunsuri mai precise și mai relevante.
Mecanismul de atenție este cheia succesului transformatorului. Acesta permite modelului să acorde o importanță diferită fiecărui cuvânt dintr-o propoziție, în funcție de relevanța sa în context. Astfel, ChatGPT poate înțelege mai bine relațiile dintre cuvinte și poate genera răspunsuri care sunt mai fluente și mai precise.
