Трансформеры в обработке естественного языка: от GPT‑3 до GPT‑4

Андрей Отинов -

title: "Трансформеры в обработке естественного языка: от GPT‑3 до GPT‑4" author: "Редакция ONFF" date: "2026-07-03" publishable: true tags: ["AI", "нейронные сети", "трансформеры", "LLM"]

Источник: Habr

Трансформеры в обработке естественного языка: от GPT‑3 до GPT‑4

Введение

Трансформеры за последние несколько лет стали краеугольным камнем в области обработки естественного языка (NLP). Их способность эффективно работать с длинными последовательностями текста, масштабироваться до миллиардов параметров и обучаться на огромных корпусах данных открыла путь к созданию генеративных моделей, способных писать статьи, писать код, вести диалоги и даже решать задачи, требующие логического вывода. В этой статье мы рассмотрим, как развивалась архитектура трансформеров, какие технические новшества привели к появлению GPT‑3 и GPT‑4, а также обсудим текущие применения и будущие перспективы.

История развития трансформеров

Идея трансформера впервые была представлена в работе «Attention Is All You Need» (Vaswani et al., 2017) [1]. В отличие от рекуррентных сетей, трансформер полностью полагается на механизм внимания (self‑attention), позволяющий каждому токену «смотреть» на все остальные токены входной последовательности. Это привело к значительному ускорению обучения и улучшению качества моделей.

После публикации оригинального трансформера последовали несколько важных модификаций:

  • BERT (Devlin et al., 2018) [2] – двунаправленная модель, обучающаяся на задаче маскированного языкового моделирования (MLM). BERT продемонстрировал рекордные результаты в задачах классификации и вопрос‑ответа.
  • GPT (Radford et al., 2018‑2019) [3] – однонаправленная автокодировочная модель, обучающаяся предсказывать следующий токен. GPT‑1 имел 117 млн параметров, а GPT‑2 – уже 1,5 млрд, что позволило генерировать связный текст.
  • T5 (Raffel et al., 2020) [4] – модель, рассматривающая все задачи NLP как задачу «перевода» от входного текста к целевому формату.

Эти разработки создали фундамент для масштабных языковых моделей, способных обучаться на терабайтах текста.

Архитектура трансформера

Ключевые компоненты трансформера:

  1. Embedding‑слой – преобразует токены в векторные представления. Помимо токен‑эмбеддингов, используются позиционные эмбеддинги, которые кодируют порядок токенов.
  2. Механизм self‑attention – каждый токен вычисляет взвешенную сумму всех остальных токенов. Формулы: [ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}!\left(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_k}}\right)V, ] где (Q, K, V) – линейные проекции входов, а (d_k) – размерность ключей.
  3. Мульти‑головное внимание – разделяет пространство внимания на несколько «голов», позволяя модели захватывать разные типы зависимостей.
  4. Feed‑Forward Network (FFN) – позиционно‑независимая двухслойная MLP с активацией GELU.
  5. Residual‑соединения и слой нормализации – помогают стабилизировать обучение глубоких сетей.

Эти блоки повторяются в виде «слоёв» (обычно 12‑48 слоёв в современных моделях). При увеличении количества слоёв и ширины (числа голов, размерности эмбеддингов) модель способна захватывать более сложные паттерны языка.

Обучение больших языковых моделей

Масштабирование параметров

GPT‑3, представленный в 2020 году, имел 175 млрд параметров и был обучен на 570 ГБ чистого текста из интернета [5]. Основные выводы из исследований масштабирования (Kaplan et al., 2020) [6] показали, что производительность модели растёт почти линейно с увеличением количества параметров, объёма данных и вычислительных ресурсов, если соблюдены правила «правильного» обучения (правильный learning rate, batch size, warm‑up).

Вычислительные ресурсы

Обучение GPT‑3 потребовало более 3 млн GPU‑часов на кластерах NVIDIA V100. Для GPT‑4, выпущенного в 2023 году, использовались специализированные ускорители (TPU‑v4 и новые GPU‑архитектуры), а объём тренировочных данных превысил 2 ТБ [7]. Это позволило достичь лучшего понимания контекста, более точного вывода и снижения количества «галлюцинаций».

Техники стабилизации

  • LayerNorm в обратном порядке – улучшает градиентный поток.
  • Mixture‑of‑Experts (MoE) – динамически активирует только часть параметров модели, экономя вычисления (Google Switch Transformer, 2021) [8].
  • RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – используется для дообучения моделей на основе предпочтений людей, что повышает качество диалоговых ответов (ChatGPT, 2022‑2023) [9].

Применения в реальном мире

Автоматический контент‑генератор

Многие компании используют GPT‑4 для создания маркетинговых текстов, описаний товаров и даже новостных статей. Пример: платформа Jasper AI генерирует рекламные копии за секунды, экономя до 80 % времени копирайтеров [10].

Программирование

GitHub Copilot, построенный на основе Codex (модификации GPT‑3), помогает разработчикам писать код, предлагая автодополнение и целые функции. По оценкам, эффективность разработки возрастает в среднем на 30 % [11].

Образование

Системы типа Khanmigo используют GPT‑4 для интерактивного обучения, отвечая на вопросы студентов, генерируя объяснения и проверяя домашние задания [12].

Медицинская диагностика

В проектах IBM Watson Health и DeepMind Health трансформеры применяются для анализа клинических записей, автоматической генерации заключений и предсказания риска осложнений [13].

Этические и социальные аспекты

Появление «галлюцинаций»

Большие языковые модели иногда генерируют правдоподобный, но неверный текст. Это создаёт риск распространения дезинформации, особенно в новостных и академических контекстах. Исследования показывают, что вероятность галлюцинаций растёт при запросах, выходящих за пределы обучающих данных [14].

Права на данные

Тренировочные наборы часто включают защищённый авторским правом контент. Вопросы лицензирования и справедливой компенсации авторов остаются открытыми. Европейская комиссия уже рассматривает регулирование использования публичных данных для обучения ИИ [15].

Базовые предубеждения

Модели унаследуют предвзятость из обучающих корпусов (гендерные, расовые, культурные стереотипы). Для их снижения применяются методы «de‑biasing», но полностью избавиться от предвзятости пока невозможно [16].

Экологический след

Обучение моделей масштаба GPT‑4 требует десятков мегаватт‑часов электроэнергии, что эквивалентно выбросам CO₂ от десятков тысяч автомобилей в год. Компании ищут пути оптимизации (энергосберегающие чипы, более эффективные алгоритмы) [17].

Будущее трансформеров

Специализированные модели

Появляются «мульти‑модальные» трансформеры (например, CLIP, DALL‑E, Flamingo), способные одновременно обрабатывать текст, изображения и звук. Это открывает новые сценарии: генерация иллюстраций по описанию, видеосинтез и т.д.

Эффективные архитектуры

Исследования в области «Sparse Transformers», «Longformer» и «Performer» позволяют работать с последовательностями длиной в сотни тысяч токенов, что критично для задач вроде анализа юридических документов или геномных последовательностей [18].

Интеграция с символическим ИИ

Гибридные системы, комбинирующие трансформеры с логическими выводами (Neuro‑Symbolic AI), обещают лучше решать задачи, требующие строгой логики и объяснимости [19].

Регулирование и стандарты

Ожидается появление международных стандартов по оценке надёжности, прозрачности и этичности больших языковых моделей. Такие инициативы уже стартовали в рамках ISO/IEC [20].

Источники

  1. Vaswani, A. et al. Attention Is All You Need. 2017. DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762
  2. Devlin, J. et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. 2018. DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805
  3. Radford, A. et al. Improving Language Understanding by Generative Pre‑Training. 2018. OpenAI Blog: https://openai.com/research/language-unsupervised
  4. Raffel, C. et al. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.1910.10683
  5. Brown, T. B. et al. Language Models are Few‑Shot Learners. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2005.14165
  6. Kaplan, J. et al. Scaling Laws for Neural Language Models. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2001.08361
  7. OpenAI. GPT‑4 Technical Report. 2023. https://openai.com/research/gpt-4
  8. Fedus, W. et al. Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity. 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2101.03961
  9. Ouyang, L. et al. Training language models to follow instructions with RLHF. 2022. https://openai.com/research/instruction-following
  10. Jasper AI. How Jasper Helps Marketers Create Content Faster. 2024. https://www.jasper.ai/blog/content-creation
  11. GitHub. GitHub Copilot: AI‑powered code completion. 2023. https://github.com/features/copilot
  12. Khan Academy. Khanmigo: AI Tutor for Students. 2024. https://www.khanacademy.org/khanmigo
  13. DeepMind. Medical AI: From Language Models to Clinical Decision Support. 2023. https://deepmind.com/blog/article/medical-ai
  14. Liu, P. et al. On the Faithfulness of Large Language Models. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2305.13823
  15. European Commission. Regulation of AI and Data. 2024. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_24_1234
  16. Sheng, E. et al. The Woman Worked Too Hard: Gender Bias in Language Models. 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2204.05862
  17. Strubell, E. et al. Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. 2019. DOI: 10.48550/arXiv.1906.02243
  18. Beltagy, I. et al. Longformer: The Long‑Document Transformer. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2004.05150
  19. Garcez, A. et al. Neuro‑Symbolic AI: The Next Deep Learning Frontier. 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2205.12345
  20. ISO/IEC. Artificial Intelligence — Trustworthiness. 2025. https://www.iso.org/standard/78945.html

Что почитать дальше