Model Releases
GPT-1: Как первый декодерный трансформер изменил ИИ в 2018 году
Откройте для себя революционный GPT-1 от OpenAI, первого языкового модели на архитектуре трансформера с 117 миллионами параметров.
11 июня 2018 г.
Model ReleaseGPT-1
Введение
GPT-1, представленная OpenAI 11 июня 2018 года, стала первопроходцем в эпоху современных языковых моделей, основанных на архитектуре трансформера. С 117 миллионами параметров, это была одна из первых моделей, которая продемонстрировала силу предварительного обучения генеративных моделей для понимания естественного языка.
Эта модель заложила основы для всех последующих версий GPT и показала, как предобученные языковые модели могут быть адаптированы для решения широкого спектра задач NLP с минимальной донастройкой.
Релиз GPT-1 стал поворотным моментом в области искусственного интеллекта, доказав, что масштабные языковые модели могут учиться универсальным представлениям текста без явного обучения на конкретных задачах.
Архитектура модели, основанная на декодере трансформера, отличалась от предыдущих подходов, таких как BERT, которые использовали кодер-декодерную структуру.
Ключевые особенности и архитектура
GPT-1 основана на архитектуре декодера трансформера, содержащей 12 слоев внимания, размер скрытого состояния 768 и общее количество параметров 117 миллионов. Это было значительное достижение для своего времени, учитывая вычислительные ограничения 2018 года.
Модель использует механизм самовнимания (self-attention), который позволяет каждому токену в последовательности взаимодействовать со всеми другими токенами, обеспечивая богатое контекстное понимание.
Архитектура модели полностью автогрегрессивна, что означает, что она предсказывает следующий токен на основе всех предыдущих токенов в последовательности.
GPT-1 поддерживает контекстное окно до 512 токенов, что было стандартом для моделей того времени.
- Декодер-only трансформерная архитектура
- 12 слоев внимания
- 768 размер скрытого состояния
- 117 миллионов параметров
- Контекстное окно 512 токенов
Производительность и бенчмарки
GPT-1 достигла впечатляющих результатов на различных задачах NLP, включая анализ тональности, классификацию вопросов и другие задачи понимания языка. Модель показала, что предварительное обучение на больших объемах текста может значительно улучшить производительность при донастройке на конкретных задачах.
На бенчмарке GLUE (General Language Understanding Evaluation) GPT-1 установила новый уровень производительности, превзойдя многие существующие методы на момент релиза.
Модель также продемонстрировала способность к нулевому обучению (zero-shot learning), хотя этот аспект был менее развит по сравнению с более поздними версиями GPT.