GPT3 및 기계 학습: AI의 인식 및 분류 기능을 향상하는 방법 탐색

저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 예술

최근 몇 년 동안 구글은 'AI의 아버지', '언어 모델의 신'으로 알려진 Transformer 기반 사전 학습 모델 GPT-3을 출시했습니다. 이는 거대한 텍스트 데이터 세트를 사용하고 학습을 위해 강력한 컴퓨팅 리소스를 사용하며, 다양한 분야에서 활용되어 왔으며, 자연어 작업에서 놀라운 능력을 보여줍니다. 이 모델의 등장으로 NLP 분야에서의 적용에 점점 더 많은 사람들이 주목하고 있습니다. 그렇다면 GPT-3는 엄청난 양의 데이터로 어떻게 훈련됩니까? 자연어 이해와 이해능력 저하 문제를 어떻게 해결하나요? 이 기사에서는 다음 측면에서 GPT-3 및 해당 모델에 대한 심층 분석을 수행합니다.

1. GPT-3 아키텍처
2. GPT-3의 핵심 모듈——GPT-2
3. GPT-3의 자기 지도 학습
4. GPT-3를 위한 다중 작업 학습
5. GPT-3 훈련 전략
6. 요약 및 전망

2. 기본 개념 및 용어 설명

2.1 변압기 구조

​ 트랜스포머란 무엇인가? 2017년 Vaswani et al.에 의해 처음 제안되었으며, self-attention 메커니즘을 통해 시퀀스 간 변환을 구현하고 전체 입력 시퀀스의 정보를 동시에 인코딩할 수 있는 모델입니다. 변환기 구조는 기계 번역, 텍스트 요약, 텍스트 생성, 언어 모델, 이미지 캡션, 텍스트 분류, 질문 및 답변 시스템 등과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 널리 사용됩니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. Self-Attention 메커니즘: Self-Attention 메커니즘을 사용하여 시퀀스 간 변환을 달성합니다.

2. 병렬 컴퓨팅: 병렬 컴퓨팅을 사용하면 Transformer 모델이 GPU 또는 TPU에서 빠르게 실행될 수 있습니다.

3. 계층적 표현: 동일한 레벨의 여러 하위 레이어를 쌓아 심층적인 표현을 구축합니다.

4. 위치 인코딩: 참조로