Jak GPT generuje tekst?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) generuje tekst, przewidując następny token (słowo lub jego część) na podstawie poprzednich. Model został wytrenowany na ogromnej ilości danych tekstowych, co pozwala mu rozumieć kontekst i strukturę języka.

Głównym mechanizmem jest transformer, który wykorzystuje uwagę (attention) do analizy relacji między słowami w zdaniu. Podczas generowania GPT kolejno wybiera najbardziej prawdopodobny następny token, uwzględniając już wygenerowany tekst.

Przykład uproszczonego procesu:

# Pseudokod generacji tekstu
kontekst = "Cześć, jak"
while not koniec_tekstu:
    następny_token = model.przewidzieć_następny_token(kontekst)
    kontekst += następny_token
    if następny_token == "<koniec>":
        break
print(kontekst)

W ten sposób GPT tworzy spójny i sensowny tekst, oparty na prawdopodobieństwach i kontekście poprzednich słów.