Сегодня разбираем глубокое обучение для архитектуры Transformer на примере модели GPT и рассказываем, как самому обучить аналогичную модель! 🤖💥1. Архитектура модели Модель GPT основана на классическом Transformer-декодере 🚀. Основные компоненты: • Embedding слой для слов и позиции (position embeddings) 🔤 • Несколько блоков self-attention с multi-head механизмом (например, 8 голов) 👀 • Feed-forward сети с активацией GELU, layer normalization и residual connections для стабилизации обучения 🧠 • Итоговый linear слой для предсказания следующего токена 🔮Пример размерности: - Количество слоёв: 6-12 - Размер эмбеддинга: 256-512 - Размер feed-forward скрытого слоя: примерно 2048 (в зависимости от архитектуры) - Dropout: 0.1 для предотвращения переобучения 🚧2. Подготовка данных для обучения Нам понадобится большой корпус текстовых данных. Например, можно использовать датасеты вроде WikiText, OpenWebText или собственный корпус новостей! 📚 Важно: перед обучением – токенизация с использованием Byte Pair Encoding (BPE) или похожего метода. Библиотека Hugging Face Transformers поможет удобно настроить токенизатор и загрузить датасет. 🛠️Пример подготовки данных на Python:python from transformers import GPT2TokenizerFast tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2") # или собственная модель sample_text = "Пример текста для обучения модели." tokens = tokenizer.encode(sample_text) print("Токены:", tokens)3. Процесс обучения Основной цикл обучения построен так: • Прямой проход модели по батчу (forward pass) через Transformer. • Вычисление loss с использованием cross-entropy между предсказанными токенами и истинными знаками – задача языкового моделирования 🔥. • Обратное распространение ошибки (backpropagation) для обновления весов ✨. • Использование оптимизатора AdamW с понижением learning rate по schedule (например, cosine decay или linear warmup) 🌟.4. Гиперпараметры и эксперименты• Batch size: 16-32 (в зависимости от GPU памяти) • Learning rate: 0.0005-0.001 с warmup (например, первые 500 шагов) • Количество эпох: от 5 до 20 для предварительных экспериментов Можно экспериментировать с количеством слоёв, размером эмбеддинга и числом attention голов – это основа для поиска лучшей архитектуры! 🔍💡5. Ресурсы и библиотеки Используйте открытые библиотеки: Hugging Face Transformers, PyTorch или TensorFlow для быстрой реализации. Удачным стартом может стать пример из репозитория Hugging Face – там много документации и туториалов по fine-tuning и обучению с нуля! 👍Вот такой подробный взгляд на процесс создания и обучения GPT модели наподобие! Делитесь своими экспериментами! 😊🚀💻
