Процес створення бази даних для моделей, розроблених OpenAI, включно з GPT (Generative Pre-trained Transformer), є складним і багатоетапним. Він охоплює наступні ключові етапи:

1. Збір даних

• Джерела даних: OpenAI збирає дані з широкого спектру джерел, включаючи книги, веб-сайти, наукові статті, блоги та інші доступні публічні матеріали. Метою є охоплення якомога більшої кількості тем і мов для створення універсальної моделі.
• Різноманітність даних: Для забезпечення широкого розуміння різних тем і контекстів збираються дані на кількох мовах і з різних культурних і соціальних контекстів.

2. Попередня обробка даних

• Очищення: Дані очищаються від спаму, дублікатів і нерелевантної інформації. Це підвищує якість навчання, видаляючи шум і небажаний контент.
• Форматування: Дані трансформуються у формат, придатний для навчання моделей. Це може включати структурування тексту, розділення на речення і абзаци, і видалення непотрібних елементів, таких як HTML-теги.

3. Навчання моделі

• Архітектура Transformer: Моделі GPT використовують архітектуру Transformer, яка дозволяє моделі обробляти послідовності даних (текст) і вловлювати складні залежності та контексти.
• Пре-тренування: На цьому етапі модель навчається на зібраних даних, щоб розуміти мову, структуру тексту, і загальні закономірності в даних. Пре-тренування проводиться на великих обчислювальних кластерах і може тривати багато часу.

4. Тонке налаштування (Fine-tuning)

• Спеціалізоване навчання: Для покращення продуктивності у конкретних завданнях або доменах модель може бути додатково налаштована на вужчих наборах даних. Це дозволяє моделі краще справлятися з конкретними запитами або темами.

5. Тестування та оцінка

• Оцінка продуктивності: Після навчання модель тестується на окремому наборі даних, щоб оцінити її здатність генерувати точні та релевантні відповіді. Це включає оцінку точності, відповідності контексту та здатності моделі обробляти різні типи запитів.

6. Розгортання та оновлення

• Розгортання: Після успішного тестування модель стає доступною для використання в додатках, таких як ChatGPT.
• Неперервне навчання та оновлення: OpenAI продовжує збирати зворотній зв’язок та дані для подальшого удосконалення моделей, включаючи оновлення та оптимізацію алгоритмів та навчальних даних.

Цей процес вимагає значних обчислювальних ресурсів і часу, а також постійної роботи команди дослідників та інженерів для забезпечення актуальності, точності та безпеки моделей.