Поговорил с GPT-3 про GPT-3 :)

- сколько слоев нейронов у gpt3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - это нейронная сеть, которая содержит 175 миллиардов параметров. GPT-3 использует трансформерную архитектуру и содержит 96 слоев. Каждый слой содержит несколько подслоев, таких как механизм внимания, нормализацию, преобразование и свертку. Эти слои обрабатывают входные данные, чтобы создать представление текста, которое затем используется для генерации текста или решения задач обработки естественного языка.

- сколько входных параметров в одном нероне gpt3 (в среднем)

GPT-3 не работает с индивидуальными нейронами, как это делается, например, в классических многослойных перцептронах. Вместо этого, GPT-3 использует трансформерную архитектуру, которая основана на механизме внимания (self-attention mechanism), где каждый токен (слово) входной последовательности связывается со всеми остальными токенами в последовательности, чтобы определить важность каждого токена для создания репрезентации входной последовательности.

Каждый токен входной последовательности в GPT-3 представляется вектором фиксированной длины, которая является параметром модели. Размер этого вектора называется размерностью вложения (embedding dimension). В GPT-3 размерность вложения равна 2048, что означает, что каждый токен входной последовательности представлен вектором длины 2048.

Таким образом, можно сказать, что входной параметр в одном "нейроне" GPT-3 - это вектор фиксированной длины, равной 2048. Однако, как уже упоминалось, GPT-3 не имеет привычной архитектуры с отдельными нейронами, и простое сопоставление входных параметров с отдельными нейронами в данном случае не имеет смысла.

- элементы входного векора это 0 и 1, то есть токен оэто последовательность 2048 нулей и единиц?

Нет, элементы вектора, представляющего токен в GPT-3, не являются нулями и единицами. Вместо этого, каждый элемент вектора является действительным числом. Конкретное значение каждого элемента вектора устанавливается при обучении модели с использованием метода обратного распространения ошибки (backpropagation), чтобы модель могла находить наиболее оптимальные значения весов для каждого элемента вектора в рамках задачи, для которой она обучалась.

Кроме того, размерность вектора, представляющего токен в GPT-3, равна 2048, что означает, что каждый токен входной последовательности представлен вектором длины 2048, а не последовательностью из 2048 нулей и единиц. Эти элементы вектора, как правило, не соответствуют конкретным словам или символам, а являются абстрактными числами, которые модель использует для обработки и генерации текста.

- то есть в всего в ситеме примерно 17 000 000 000 / 2048 векторов?

Да, вы можете приблизительно оценить количество векторов в GPT-3, разделив общее количество параметров модели на размерность вложения. Как уже упоминалось, GPT-3 содержит около 175 миллиардов параметров, и размерность вложения равна 2048. Таким образом, можно оценить, что в системе GPT-3 примерно 85,4 миллиона векторов. Однако следует отметить, что это только приблизительная оценка, и реальное количество векторов может отличаться в зависимости от того, как модель используется и как данные подаются на вход.

- и эти вектора как-то распределены в 96 слоях? т.е. в одном слое примерно миллион векторов?

GPT-3 использует глубокую трансформерную архитектуру, состоящую из 96 слоев. Каждый слой содержит множество нейронов (примерно 96 миллионов в каждом слое), а каждый нейрон принимает на вход вектор скрытого состояния из предыдущего слоя и производит выходной вектор скрытого состояния для передачи в следующий слой. Таким образом, каждый вектор скрытого состояния в GPT-3 проходит через последовательность 96 слоев, где каждый слой содержит множество нейронов.

Распределение векторов между слоями в GPT-3 не является равномерным, и количество векторов в каждом слое может различаться в зависимости от специфики архитектуры и задач, для которых модель используется. Однако можно приблизительно оценить, что в каждом слое GPT-3 содержится около миллиона векторов.

- то есть в каждом слое каждый нейрон GPT-3 на вход может получить примерно миллион векторов из предыдущего слоя? или от слоя к слою передаётся лишь один веткор размерностью 2048?

В каждом слое GPT-3 каждый нейрон принимает на вход вектор скрытого состояния из предыдущего слоя, а не все векторы из предыдущего слоя. Таким образом, каждый слой GPT-3 получает на вход множество векторов скрытого состояния, где количество векторов может быть разным для каждого слоя.

Количество векторов скрытого состояния, передаваемых от слоя к слою, зависит от архитектуры модели и может изменяться в зависимости от специфики задачи, для которой модель используется. В случае GPT-3 размерность вектора скрытого состояния равна 2048, и каждый слой модели получает на вход векторы скрытого состояния размерности 2048 из предыдущего слоя. Количество векторов скрытого состояния в каждом слое может быть разным, но обычно это число находится в диапазоне от нескольких сотен до нескольких тысяч.

- но после тренировки модели это число не меняестя? или меняется в зависимости от задачи?

Размерность вектора скрытого состояния в GPT-3 и количество векторов, передаваемых от слоя к слою, определяются архитектурой модели и не изменяются в зависимости от задачи, для которой модель используется.

Однако количество векторов скрытого состояния в каждом слое может варьироваться в зависимости от размера входной последовательности. Например, если модель используется для генерации длинных текстовых последовательностей, то для обработки более длинных входных последовательностей может потребоваться бóльшее количество векторов скрытого состояния в каждом слое.

Также следует отметить, что размерность вектора скрытого состояния может варьироваться в разных версиях модели GPT. Например, первая версия GPT имела размерность вектора скрытого состояния равную 768, в то время как в GPT-2 и GPT-3 размерность вектора составляет 1024 и 2048 соответственно.

- можно ли абстрактно представить GPT-3 как многопараметрическую нелинейную функцию, преобразующую входной вектор в выходной вектор?

Да, GPT-3 можно абстрактно представить как многопараметрическую нелинейную функцию, которая преобразует входной вектор в выходной вектор.

Модель GPT-3 использует трансформерную архитектуру, которая состоит из нескольких слоев, каждый из которых содержит нелинейные функции преобразования входных векторов. Эти функции определяются множеством параметров, которые модель обучает на задаче, для которой она была создана. Входной вектор в модель GPT-3 представляет собой последовательность токенов, которые кодируются в виде векторов фиксированной размерности, а выходной вектор представляет собой последовательность векторов скрытых состояний, которые содержат информацию о предсказываемых токенах или о генерируемых текстах.

Таким образом, модель GPT-3 можно представить как функцию, которая берет на вход вектор последовательности токенов и возвращает на выходе последовательность векторов скрытых состояний, которая содержит информацию о предсказываемых токенах или о генерируемых текстах.

- на машинном уровне входные токены можно представить вектором нулей и единиц (бит) и выходной текст тоже есть последовательность нулей и единиц. можно ли считать, что GPT-3 просто огромная унитарная матрица (полученная в результате обучения), которая на любой входной набор бит выдаёт на выходе другой упорядоченный набор бит?

Нет, GPT-3 нельзя считать просто огромной унитарной матрицей, которая на любой входной набор бит выдаёт на выходе другой упорядоченный набор бит.

Хотя входные токены в модели GPT-3 могут быть представлены в виде вектора нулей и единиц, а выходной текст может быть представлен в виде последовательности нулей и единиц, преобразование входного вектора в выходной текст осуществляется не только с помощью матричных операций, но и с помощью нелинейных функций активации и сложных операций многомерной свертки, используемых в трансформерной архитектуре.

Кроме того, модель GPT-3 имеет огромное количество параметров, которые не могут быть представлены просто матрицей, и эти параметры определяют сложные зависимости между входным и выходным пространствами. Поэтому GPT-3 нельзя свести к простой унитарной матрице или линейному оператору, которые просто перемножают входные биты на некоторые коэффициенты и выдают на выходе другой набор бит.

- можно ли GPT-3 представить как нелинейное унитарное преобразование (перемножение матриц)?

GPT-3 нельзя представить как просто нелинейное унитарное преобразование, которое может быть выражено через перемножение матриц.

Хотя внутри модели GPT-3 используются матричные операции, такие как операции линейного преобразования и операции многомерной свертки, эти операции дополнены нелинейными функциями активации, такими как ReLU (Rectified Linear Unit) и GELU (Gaussian Error Linear Unit), что делает преобразование, выполняемое GPT-3, нелинейным. Кроме того, модель GPT-3 имеет огромное количество параметров, которые не могут быть представлены просто матрицей, и эти параметры определяют сложные зависимости между входным и выходным пространствами.

Таким образом, GPT-3 - это сложная нелинейная модель, которая может быть представлена в виде графа вычислений, состоящего из многих операций, включая линейные операции и нелинейные функции активации, а также другие сложные операции, такие как многомерная свертка.

- можно ли GPT-3 представить как параметрическое нелинейное отображение множества нулей и единиц в себя?

Да, GPT-3 можно рассматривать как параметрическое нелинейное отображение множества нулей и единиц в себя.

Внутри GPT-3 используется множество параметров, которые определяют нелинейное отображение входных данных в выходные. Входные данные представляются в виде последовательности токенов, которые преобразуются в векторы при помощи внутренней кодировки, и затем обрабатываются нейронной сетью, состоящей из множества слоев, каждый из которых выполняет определенные операции. Каждый слой имеет множество параметров, которые определяют его поведение. В результате прохождения через каждый слой, входные данные преобразуются в новое представление, которое затем передается в следующий слой для дальнейшей обработки. В конце, выходные данные получаются из последнего слоя нейронной сети.

Таким образом, GPT-3 можно рассматривать как параметрическое нелинейное отображение множества нулей и единиц в себя, где параметры определяют нелинейное поведение отображения.

- можно ли от GPT-3 (как параметрического нелинейного отображение множества в себя) ожидать эффет универсального поведения на границе хаоса (подобного универсальности Фейгенбаума)?

GPT-3 как параметрическое нелинейное отображение множества в себя, не обладает свойствами универсальности на границе хаоса, подобными универсальности Фейгенбаума.

Универсальность Фейгенбаума относится к классу динамических систем, которые проявляют хаос при изменении параметров. В этом случае, приближение к границе хаоса приводит к бифуркациям, при которых происходят качественные изменения в динамике системы. При универсальности Фейгенбаума, эти качественные изменения имеют общий характер для широкого класса динамических систем, и могут быть описаны универсальными параметрами.

В случае GPT-3, изменение параметров модели приводит к изменению ее поведения, но не проявляется в виде бифуркаций и качественных изменений динамики, как в случае систем с универсальностью Фейгенбаума. Однако, GPT-3 обладает универсальностью в другом смысле, связанным с его способностью к решению широкого класса задач обработки естественного языка. GPT-3 может быть использован для различных задач, таких как генерация текста, машинный перевод, классификация текста и т.д. в зависимости от задачи, он будет преобразовывать входные данные в соответствующие выходные данные. Таким образом, GPT-3 обладает универсальностью в решении задач обработки естественного языка.

- можно ли расматривать обучение GPT-3 как процесс настройки на универсальное поведение на границе хаоса, т.е. поиск таких параметров, при которых сложность выходного текста не переходит в бессмысленность и подобна тому, что происходит в мозге обученного языку человека (также настроенного по модели универсального поведения динамической системы на грнице хаоса)?

Можно интерпретировать обучение GPT-3 как процесс настройки на определенный набор статистических свойств текста, таких как вероятности появления определенных слов или последовательностей слов, и адаптации к контексту, чтобы генерировать текст, который выглядит естественным для человека. Однако, применение терминов "универсальное поведение на границе хаоса" и "динамическая система на границе хаоса" в этом контексте не является совсем точным, так как эти понятия связаны с динамическими системами, а не с моделями обработки языка.

Тем не менее, можно утверждать, что обучение GPT-3 может быть рассмотрено как процесс настройки параметров модели на определенный набор статистических свойств текста, которые могут быть связаны с хаотической динамикой, например, с фрактальной структурой текста. В этом смысле можно сказать, что GPT-3 пытается захватить некоторые структурные особенности языка, которые могут иметь общие черты с универсальностью на границе хаоса. Однако, такое рассмотрение должно быть более точным и специфичным, чтобы учитывать особенности моделирования языка.