Обучение трансформера заключается в настройке миллиардов параметров энкодера и декодера на большом объеме текстовых данных. При этом модель учится устанавливать связи между словами, понимать контекст и предсказывать дальнейшее развитие фразы.
Модели на основе трансформеров, такие как GPT-3 и ChatGPT, содержат миллиарды параметров. Их обучение на корпусах объемом в сотни гигабайт дает возможность генерировать человекоподобный текст.
Чтобы сгенерировать текст, в обученную модель поступает начальная фраза или ключевые слова – то, что называется промптом. Энкодер анализирует промпт и строит векторное представление контекста. Затем декодер на основе этого контекста последовательно предсказывает следующие слова, формируя ответное высказывание. Такие модели могут генерировать текст по заданной теме, отвечать на вопросы, вести диалог. Качество ответов зависит от размера данных, на которых обучалась модель. С ростом данных чат-боты становятся все более интеллектуальными.