శిక్షణ డేటా: Training Data:- GPT-3 ఇంటర్నెట్ నుండి భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ పొందింది. ఇందులో పుస్తకాలు, కథనాలు, వెబ్‌సైట్‌లు మరియు ఇతర వ్రాతపూర్వక కంటెంట్ ఉన్నాయి. మోడల్ ఈ డేటా నుండి పదాలు మరియు పదబంధాల మధ్య నమూనాలు, నిర్మాణాలు మరియు అనుబంధాలను నేర్చుకుంటుంది.
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్: Transformer Architecture:- GPT-3 ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది వాక్యాలు లేదా పేరాగ్రాఫ్‌ల వంటి డేటా సీక్వెన్స్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి రూపొందించబడిన ఒక రకమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ దీర్ఘ-శ్రేణి డిపెండెన్సీలను మరియు టెక్స్ట్‌లోని సందర్భాన్ని సంగ్రహించే సామర్థ్యానికి ప్రసిద్ధి చెందింది.
టోకనైజేషన్: Tokenization :- టెక్స్ట్ టోకెన్‌లుగా పిలువబడే చిన్న యూనిట్‌లుగా విభజించబడింది. టోకెన్‌లు ఒకే అక్షరం వలె లేదా పదం వలె చిన్నవిగా ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, “ChatGPT” చాలా బాగుంది!” [“చాట్”, “G”, “PT”, “is”, “గ్రేట్”, “!”] లోకి టోకనైజ్ చేయబడవచ్చు.
ప్రీట్రైనింగ్: Pre – Training:- ప్రీట్రైనింగ్ దశలో, మోడల్ మునుపటి టోకెన్‌లను ఇచ్చిన క్రమంలో తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేయడం నేర్చుకుంటుంది. ఇది పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా చేయబడుతుంది. మోడల్ ఈ దశ నుండి వ్యాకరణం, వాస్తవాలు, తార్కిక సామర్థ్యాలు మరియు కొంత స్థాయి ప్రపంచ పరిజ్ఞానాన్ని కూడా నేర్చుకుంటుంది.
ఫైన్-ట్యూనింగ్: Fine – Tuning:– ప్రీట్రైనింగ్ తర్వాత, మోడల్ నిర్దిష్ట టాస్క్‌లు లేదా డొమైన్‌లపై చక్కగా ట్యూన్ చేయబడింది. నిర్దిష్ట అప్లికేషన్‌లకు మరింత ఉపయోగకరంగా ఉండేలా మోడల్‌కు మరింత నిర్దిష్టమైన మరియు పరిమిత డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ ఇవ్వడం ఇందులో ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, OpenAI కోడ్‌ని రూపొందించడం, కథనాలు రాయడం, ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం మొదలైన వాటి కోసం GPT-3ని చక్కగా ట్యూన్ చేయవచ్చు.
ప్రాంప్టింగ్: Prompting :- మీరు GPT-3కి టెక్స్ట్ ప్రాంప్ట్‌ను ఇన్‌పుట్ చేసినప్పుడు, శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా ఇది ప్రతిస్పందనలను రూపొందిస్తుంది. మోడల్ ప్రాంప్ట్‌లోని టోకెన్‌ల ఆధారంగా తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేస్తుంది మరియు అవుట్‌పుట్‌గా టోకెన్‌ల క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
నమూనా వ్యూహం: Sampling :- GPT-3 తదుపరి టోకెన్‌ను నిర్ణయించడానికి నమూనా వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది “గ్రీడీ” నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు, ఇది అత్యంత సంభావ్య తదుపరి టోకెన్‌ను లేదా “యాదృచ్ఛిక” నమూనాను ఎంచుకుంటుంది, ఇది మరింత వైవిధ్యమైన అవుట్‌పుట్‌లను సృష్టించడానికి యాదృచ్ఛికతను పరిచయం చేస్తుంది.
సందర్భం మరియు పొందిక: Context and Coherence:-
మునుపటి టోకెన్‌లను పరిగణనలోకి తీసుకుని, ఒక క్రమంలో తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేయడం ద్వారా మోడల్ కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఇది దాని ప్రతిస్పందనలలో సందర్భం మరియు పొందికను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ మరింత సహజంగా ధ్వనిస్తుంది.
నైతిక పరిగణనలు: Ethical Considerations: GPT-3 శక్తివంతమైనది మరియు పొందికైన వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయగలదు, అయితే ఇది శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా కంటెంట్‌ను రూపొందిస్తుందని గమనించడం ముఖ్యం. దీనర్థం, జాగ్రత్తగా ఉపయోగించకుంటే ఇది తప్పు, పక్షపాతం లేదా అనుచితమైన కంటెంట్‌ను కూడా ఉత్పత్తి చేయగలదు. సంభావ్య నైతిక ఆందోళనలను తగ్గించడానికి OpenAI వారి సాంకేతికతను బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించడాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది.
సారాంశంలో, OpenAI యొక్క కంటెంట్ జనరేషన్, GPT-3 ద్వారా ప్రదర్శించబడినట్లుగా, భారీ శిక్షణ డేటా, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్, టోకనైజేషన్, ప్రీట్రైనింగ్, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు అందించిన ప్రాంప్ట్‌ల ఆధారంగా మానవ-వంటి వచనాన్ని రూపొందించడానికి అధునాతన నమూనా వ్యూహాల కలయికను ప్రభావితం చేస్తుంది.
