Nhưng GPT là gì? Phần giới thiệu trực quan về Transformers | Học sâu, chương 5 - YouTube

Kênh youtube chuyên giải thích kiến thức bằng animation nổi tiếng 3Blue1Brown vừa lên 1 Video rất hay và trực quan cung cấp một giải thích toàn diện về Generative Pretrained Transformer (GPT), tập trung vào mô hình mạng nơ-ron transformer là nền tảng của các tiến bộ gần đây trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo hiện nay. Video đi sâu vào cơ chế xử lý dữ liệu của các transformer, tầm quan trọng của các khối chú ý và vai trò của các multi-layer perceptrons.

Video cũng thảo luận về quá trình huấn luyện, tầm quan trọng của kích thước ngữ cảnh và hàm softmax được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ như GPT-3. Sau đây là một số ý trong video có chia sẻ:

Hiểu rõ GPT (Generative Pretrained Transformer): GPT là một mô hình trí tuệ nhân tạo, được tiền huấn luyện từ một lượng dữ liệu lớn, có khả năng tạo ra văn bản mới. Từ "Transformers" trong tên chỉ đến kiểu mạng neural đặc biệt, là nền tảng cho sự bùng nổ của AI hiện nay.
Ứng dụng của Transformers: Các mô hình dựa trên Transformers có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chuyển đổi âm thanh thành văn bản, tạo văn bản từ ảnh, cho đến dịch thuật giữa các ngôn ngữ.
Tìm hiểu quy trình xử lý dữ liệu: Video giới thiệu cách dữ liệu được xử lý trong mô hình Transformers, từ việc phân tách đầu vào thành token, mã hóa thông tin, cho đến quá trình chú ý (attention) giúp cập nhật và hiệu chỉnh dữ liệu.
So sánh giữa các phiên bản GPT: Sự khác biệt giữa GPT-2 và GPT-3 được làm rõ thông qua ví dụ, cho thấy sự cải thiện về khả năng tạo ra văn bản có ý nghĩa và mạch lạc khi sử dụng mô hình lớn hơn.
Hiểu về cơ chế dự đoán và tạo văn bản: Video mô tả cách mô hình dự đoán từ tiếp theo dựa trên văn bản đầu vào, và từ đó tạo ra văn bản dài hơn thông qua quá trình dự đoán và lấy mẫu liên tục.

Những bài học này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cách hoạt động của GPT và Transformers mà còn mở ra cái nhìn về tiềm năng ứng dụng rộng rãi của công nghệ này trong tương lai.

Apr 10, 2024