GPT (генеративно предварительно обученный трансформер): всесторонний обзор обеспечивающих технологий, потенциальных применений, возникающих проблем и перспективных направлений

Генеративно предварительно обученный трансформер (GPT) представляет собой значительный прорыв в области обработки естественного языка, приближая нас к созданию машин, способных понимать язык и общаться с его использованием способом, близким к человеческой коммуникации. GPT основан на архитектуре трансформера — глубокой нейронной сети, разработанной для решения задач обработки естественного языка. Благодаря впечатляющим результатам в задачах обработки естественного языка и способности эффективно вести диалог GPT приобрёл значительную популярность среди исследователей и представителей промышленности, став одной из наиболее широко используемых и эффективных моделей в области обработки естественного языка и смежных областях, что послужило мотивацией для проведения настоящего обзора. В обзоре представлен подробный анализ GPT, включая его архитектуру, принципы работы, процедуры обучения, обеспечивающие технологии и влияние на различные приложения. Кроме того, рассмотрены потенциальные проблемы и ограничения GPT. Также обсуждаются возможные решения и перспективные направления дальнейших исследований. В целом данная статья направлена на формирование всестороннего понимания GPT, обеспечивающих технологий, их влияния на различные приложения, возникающих проблем и потенциальных решений.