Kokanisa mpe kokesenisa makambo ya modèle GPT mpe réseau neuronal oyo ezongaka mbala na mbala.
Modèle GPT to modèle "Generative Pre-trained Transformer" ezali lolenge ya architecture ya réseau neuronal oyo ezali na classe ya ba modèles ya transformateur, oyo ezali minene na taille mpe esalemi mpo na kosala malamu na dépendance ya longue distance ya ba données. Na bokeseni, ba Réseaux neuronaux récurrents, to ba RNN, ezali lolenge mosusu ya architecture ya réseau neuronale oyo esalelaka ba entrées na molongo, na sortie ya étape moko ekomi entrée na étape oyo elandi. Bokeseni moko kati na ba modèles mibale ezali ndenge oyo basalelaka ba données séquentielles. Ba modèles ya GPT ekoki kosala séquence mobimba na mbala moko, kolongola bosenga ya ba dépendances ya tango, nzoka nde ba RNN esengeli kosala séquence élément moko na mbala moko. Yango wana, mbala mingi ba modèles ya GPT ezalaka mbangu mingi koleka ba RNN. Bokeseni mosusu ezali na makoki na bango ya kokanga ba dépendances ya mosika. Ba modèles ya GPT esalemaki pona ko gérer ba dépendances ya longue distance na nzela ya usage ya ba mécanismes ya attention, alors que ba RNNs ekoki kobunda pona koyekola ba dépendances ya longue durée pona problème ya gradient oyo ezali ko disparaître. Ba modèles ya GPT ezali pré-formation na ba ensembles ya ba données ya minene, epesaka bango fondation ya malamu pona apprentissage ya transfert, c.a.d., kosalela modèle moko kasi ko ajuster ba couches ya sortie pe koyekola na nzela ya fine-tuning pona mosala moko spécifique. Na bokeseni, mbala mingi ba RNN bapesameli formasyo uta na ebandeli na mosala moko ya sikisiki. Na oyo etali architecture, ba modèles GPT ezali composés na ba couches ebele ya ba transformateurs oyo esalelaka attention multi-tête pona ko permettre modèle e se concentrer na ba parties différentes ya entrée na couche moko moko. Nzokande, ba RNN ezali na mécanisme ya boucle mpe état caché oyo epesaka bango nzela ya komikundola ba informations oyo ewutaki na ba étapes ya temps ya kala. Na bokuse, ba GPT na ba RNN ezali lolenge mibale ya ba architectures ya réseau neuronale kasi ekeseni na ndenge na yango ya kosimba ba données séquentielles, makoki ya koyekola ba dépendances ya longue distance, mpe architecture. Ba modèles ya GPT ezalaka typiquement mbangu pe malamu na koyekola ba dépendances ya longue distance, kasi ba RNN ekoki kozala préférable pona ba tâches mosusu pe ekoki kosenga ba ressources informatiques moke.