Gruntowanie to technika stosowana w przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowym w celu poprawy jakości i trafności generowania tekstu poprzez zapewnienie kontekstu lub wskazówek do modelu. Na przykład w przypadku modeli językowych GPT (Generative Pre-trained Transformer) torowanie to proces dostarczania początkowej sekwencji tekstu lub słów kluczowych w celu wygenerowania kolejnego tekstu. Gruntowanie w modelach GPT polega na zapewnieniu kontekstu lub materiału siewnego do modelu, co umożliwia wygenerowanie tekstu bardziej spójnego z kontekstem. Kontekst może mieć formę kilku słów, zdania lub nawet akapitu i może zostać wykorzystany do określenia tematu, gatunku, stylu lub nastroju generowanego tekstu. Podstawową ideą torowania GPT jest wykorzystanie wstępnie przeszkolonej wiedzy i możliwości modelu GPT w celu wygenerowania odpowiedniego i spójnego tekstu w danym kontekście. Podając tekst podpowiedzi lub tekst początkowy, modele GPT można doprecyzować lub uwarunkować w celu wygenerowania bardziej szczegółowego tekstu odpowiedniego dla kontekst. Proces gruntowania GPT obejmuje następujące kroki:
- Wybór kontekstu: Pierwszym krokiem w torowaniu GPT jest wybór kontekstu lub tekstu początkowego, który poprowadzi generowanie kolejnego tekstu. Kontekst może składać się z kilku słów, zdania lub akapitu i powinien odpowiadać tematowi lub tematowi generowanego tekstu.
- Kodowanie kontekstu: Po wybraniu kontekstu należy go zakodować w formacie możliwym do przetworzenia przez model GPT. Obejmuje to konwersję tekstu na reprezentację numeryczną, taką jak identyfikator tokena lub osadzenie, zrozumiałą dla modelu GPT.
- Generowanie tekstu: Po zakodowaniu kontekstu jest on wprowadzany do modelu GPT jako dane wejściowe wraz z dodatkowymi parametrami i ograniczeniami. Następnie model generuje tekst zgodny z kontekstem, korzystając ze wstępnie przeszkolonej wiedzy i możliwości generowania języka.
- Ocena wyników: Po wygenerowaniu tekstu należy go ocenić, aby upewnić się, że jest spójny, odpowiedni i spełnia pożądane kryteria. Można tego dokonać za pomocą wskaźników zakłopotania, spójności, czytelności lub oceny ludzkiej.
5. Dostrajanie modelu: Jeśli wyniki są niezadowalające, model GPT można dostroić, dostosowując parametry, kontekst lub dane szkoleniowe. Obejmuje to przeszkolenie modelu na dodatkowych danych, modyfikację architektury lub zmianę hiperparametrów.