Model Releases
GPT-2: Как OpenAI создала модель, которую не хотели выпускать
Узнайте историю создания революционной языковой модели GPT-2 с 1.5 миллиардами параметров, вызвавшей дискуссии о безопасности ИИ.
14 февраля 2019 г.
Model ReleaseGPT-2
Введение
Когда OpenAI выпустила GPT-2 в феврале 2019 года, это стало поворотным моментом в истории искусственного интеллекта. Эта модель с 1.5 миллиардами параметров продемонстрировала настолько впечатляющие способности к генерации текста, что компания первоначально отказалась от полного релиза, заявив, что она 'слишком опасна для выпуска'.
GPT-2 стала первой моделью, которая действительно показала, как масштабирование параметров влияет на качество генерации текста и возникающие способности. Это был важный шаг в эпоху современных крупномасштабных языковых моделей, заложивший основу для будущих поколений ИИ.
Модель вызвала бурные дебаты в научном сообществе о этике публикации мощных ИИ-моделей. Некоторые эксперты опасались, что такие технологии могут быть использованы для создания фейковых новостей, автоматических спам-сообщений и других вредоносных целей.
Несмотря на начальные опасения, GPT-2 в конечном итоге была полностью опубликована, став доступной для исследовательского сообщества и установив новый стандарт для открытых языковых моделей.
Ключевые особенности и архитектура
GPT-2 представляет собой трансформерную архитектуру с 1.5 миллиардами параметров, что значительно превышало предыдущие модели того времени. Модель использует декодирующую архитектуру с механизмом внимания, позволяя ей генерировать последовательности текста условно на основе входного контекста.
Архитектура модели включает 48 слоев трансформера, размер скрытого состояния 1600, 25 голов внимания и словарь из 50257 токенов. Эти параметры обеспечивали значительное улучшение по сравнению с предыдущими версиями и конкурентными моделями того времени.
Модель обучалась на датасете WebText объемом 40 ГБ, собранном из веб-страниц Reddit с более чем 8 миллионами документов. Такой разнообразный набор данных позволил модели научиться понимать широкий спектр тем и стилей написания.
Особенностью GPT-2 стало отсутствие специфичной задачи во время обучения - модель просто предсказывала следующее слово в последовательности, что делало её универсальной для различных задач обработки естественного языка.
- 1.5 миллиарда параметров
- 48 слоёв трансформера
- Размер скрытого состояния: 1600
- 25 голов внимания
- Обучение на 40 ГБ WebText данных
Производительность и бенчмарки
GPT-2 показала впечатляющие результаты на различных бенчмарках, значительно превзошла предыдущие модели. На задачах языкового моделирования модель достигла рекордных результатов, демонстрируя высокое качество генерации текста без явной настройки под конкретные задачи.