Предсказательный танец порождения слов Большие языковые модели создают текст, постоянно предсказывая следующее слово на основе предыдущего контекста, используя распределение вероятностей для выбора из множества возможных вариантов. Они создают диалог, который кажется естественным, путем итеративного генерирования слов в непредсказуемой, но структурированной последовательности. Этот подход отражает идею завершения разорванного сценария, где каждое слово возникает из-за просчитанной неопределенности.
Массовое обучение и механика трансформаторов Модели эволюционируют от случайности к точности, настраивая сотни миллиардов параметров в триллионах текстовых примеров с помощью обратного распространения. Обучение с подкреплением с помощью обратной связи с человеком направляет их к ответам, которые соответствуют предпочтениям пользователя, в то время как специализированные графические процессоры выполняют колоссальные вычисления. Архитектура transformer с ее параллельной обработкой, механизмами внимания и сетями обратной связи кодирует контекстуальное значение, которое обогащает предсказание каждого слова.