🔍 #GPTIntro
Что такое GPT-модели и их основное применение
GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это серия генеративных моделей языка, разработанных компанией OpenAI. Они предназначены для обработки и генерации текста на естественном языке.
В 2020 году OpenAI опубликовали поразительную статью под названием «Language Models are Few-Shot Learners». В этой статье представлен GPT-3 – самая масштабная и впечатляющая модель, насчитывающая невероятные 175 миллиардов параметров!

🧪GPT-модели эффективно выполняют широкий спектр задач, такие как:
1. Машинный перевод текстов между различными языками;
2. Суммаризация текста, превращая длинные статьи в краткие и лаконичные обзоры;
3. Генерация контента на основе обширной базы данных, состоящей из миллиардов собранных фрагментов информации.
4. Ответы на вопросы, предоставляя информацию, основанную на запросах пользователей;
5. Создание диалоговых агентов для общения с пользователями и множество других приложений.

👨‍💻GPT-модели основаны на архитектуре трансформеров*, которая была предложена в 2017 году в статье «Attention is All You Need». В основе трансформеров лежит механизм внимания, который позволяет моделям анализировать контекст и отношения между словами в предложении. Такой подход обеспечивает глубокое понимание текста и создание более связного и согласованного контента.
* В следующем посте разберём что такое трансформеры🤖

Картинка описывает маленькость GPT-3 по сравнению с новой GPT-4, которая вышла 14 марта 2023 года и насчитывает более 100 триллионов параметров!!

🔍 #GPTIntro
В данном посте мы разберем основные компоненты архитектуры трансформеров, используя примеры иллюстраций из статьи «Attention is All You Need».
Трансформер состоит из двух основных частей: енкодера и декодера.
Енкодер анализирует входной текст и извлекает информацию из него, а декодер использует эту информацию для генерации ответа.
Для начала разберем как устроена архитектура енкодера:

🥺 Input Embedding
Модель на вход получает запрос, который нужно обработать. Входной текст разбивается на токены (отдельные слова или части слов). Токены преобразовываются в числовые векторы - эмбеддинги.

😎 Positional Encoding
К эмбеддингам добавляется позиционное кодирование. Позиционное кодирование используется для добавления информации о позиции слов в тексте к эмбеддингам. Без такого кодирования модель не сможет учесть порядок слов и зависимость между ними.

😱 Attention Layers + Normalization + Feed-Forward Network
1. Attention Layers
Слой внимания позволяет модели определить, на какие слова стоит обратить особое внимание при обработке текста
В свою очередь, в трансформере используется Multi-Head Attention, где процесс внимания выполняется несколько раз с разными наборами весов, что позволяет модели улавливать разные аспекты взаимосвязей между словами.
2. Normalization
Нормализация выполняется для каждого вектора слов отдельно, что помогает устранить потенциальные ошибки работы модели.
Суть нормализации состоит в том, чтобы привести векторы к единой шкале, упрощая обучение и предотвращая взрывной рост градиентов.
3. Feed-Forward Network (FFN)
После слоя нормализации применяется нейронная сеть прямого распространения (FFN). Это позволяет модели выявлять сложные закономерности и взаимосвязи в тексте.

👨‍💻В итоге мы получаем матрицу енкодера, которая содержит информацию о взаимосвязях слов во входном тексте, а также их семантическом значении, которая передается в декодер.

🔍 #GPTIntro
🤓 Теперь разберемся что происходит после того как матрица передана из енкодера в декодер:
1. Декодеру также нужен входной текст, который разбивается на токены и преобразуется в эмбеддинги.
2. По аналогии с енкодером, добавляется позиционное кодирование, Multi-Head Attention, Normalization и FFN.

😎 Выходной слой
На выходе последнего слоя получаем матрицу, которая затем преобразуется в вероятности для каждого возможного слова в словаре.

👨‍💻 Генерация текста
На основе этих вероятностей выбираются наиболее вероятные слова, которые последовательно объединяются, формируя сгенерированный текст.

😐 ПРИМЕЧАНИЕ
В архитектуре GPT (к примеру, ChatGPT) используется только декодер. Вместо обработки пары запрос-ответ, как в полной архитектуре трансформера, ChatGPT обучается генерировать текст на основе предшествующего контекста. Таким образом, входной текст включает контекст и запрос, а GPT генерирует текст, предсказывая следующие слова последовательно.

🤖 #GPTApplication ChatGPT в Telegram!
Что умеет @gptsciencebot:

📞 Генерация контента по пользовательскому запросу (gpt-3.5-turbo).

🥺 Создание изображений на основе текстового описания (DALL-E).

🌐 Решение проблем в области экологии и окружающей среды.

💊 Консультации по вопросам здравоохранения и медицины.

🤑 Предоставление советов по управлению и развитию бизнеса.

📖 Содействие в развитии творческих навыков, включая литературное и художественное творчество.

🌱 Оказание поддержки в вопросах личностного роста и саморазвития.

🔭 Анализ данных с предоставлением статистической информации.

😈 Создание рабочего кода на разных языках программирования.

😎 И бесчисленное множество других тематик, которые которые покрывает ChatGPT.
На этой неделе мы уже будем генерировать приложения на основе текстового запроса в GPT-4, который в разы превосходит бесплатную версию ChatGPT (GPT-3.5)👨‍💻

😐 ПРИМЕЧАНИЕ:
Генерировать можно не более 1 изображения, поэтому внимательно вводите желаемый запрос /image текст_для_генерации

#GPTApplication Text2Video Generation🤯
Сегодня Вы сможете пощупать новые технологии для создания контента, а именно генерация видео на основе текстового описания - Text2Video Zero-Shot

🤔 Модель Text2Video Zero-Shot состоит из несколько предварительно обученных моделей, которые используются вместе для создания видеоконтента и текстового описания.

🤓 Как это работает из коробки:
1️⃣ На основе корпуса из текстовых описаний обучается GPT-2 модель для создания последовательности маркеров, представляющих сцену и действие в видео.

2️⃣ Далее сгенерированный текст подается в препроцессор для извлечения ключевых слов, который используется для запроса в модель DALL-E от OpenAI (кстати, вы можете сгенерировать себе 1 картинку 512х512 в моем tg-боте! @gptsciencebot 👋).

3️⃣ Модель DALL-E генерирует набор изображений по ключевым словам. Набор изображений объединяется и формируется некая последовательность кадров.

4️⃣ Затем эта последовательность изображений обрабатывается алгоритмом style-transfer для создания единого стиля. По желанию добавляется музыкальное сопровождение.

👨‍💻В итоге можно создать такое видео по запросу: Elon Musk eating donuts.

Для тех, кто не хочет заморачиваться с кодом, вот вам готовый вариант text2video ❤

👨‍💻 Monkey learning to play the piano

#GPTEli5
Explain Like I'm 5🤓

🌍 Что такое эмбеддинг?
Представь, что у тебя есть коробка с разными игрушками, и ты хочешь упорядочить их так, чтобы было легко найти каждую игрушку. Эмбеддинг - это способ расположить все эти игрушки на полке, чтобы похожие игрушки были рядом друг с другом.
В случае с компьютерами,
Эмбеддинг кодирует слова, изображения или звуки в числа или координаты (в их векторное представление), чтобы компьютер мог понять и обработать их.

🌍 Что такое диффузионная модель?
Давайте представим, что диффузионная модель - это волшебный повар🪄, который готовит удивительные блюда из базовых ингредиентов. Ты даешь ему набор ингредиентов (в нашем случае - эмбеддинги), и он мастерски превращает их в завершенное блюдо (картину, музыку или что-то еще).
Волшебный повар🪄 делает это постепенно, добавляя и смешивая ингредиенты на разных этапах, пока не получится готовое блюдо, которое соответствует твоим ожиданиям.

#GPTGANS StyleGAN-t - основной конкурент Диффузионным моделям

⌛️ Буквально час назад вышла новость про новый StyleGAN-t, который стал еще производительнее!

🤯 Разработчики из Autonomous Vision заявляют, что теперь можно генерировать видео в разрешении 512х512 за 0.1 секунду!

😍 StyleGAN-T значительно превосходит предыдущие GAN и модели дистиллированной диффузии с точки зрения качества и скорости выборки.

🥄 У генеративно-состязательных сетей (GAN) есть потенциал для создания высококачественных изображений из текстовых описаний за один прямой проход, но в настоящее время они отстают от современных моделей в крупномасштабном синтезе текста в изображение.

Представляю вашему вниманию ссылку на github репозиторий, а также пример генерации видео в разрешении 512х512 🥺