LLM большие языковые модели что это такое и как работают

February 23, 2025

Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. В последние годы в области искусственного интеллекта (ИИ) наблюдается стремительный прогресс, особенно в области обработки естественного языка (NLP). В авангарде этих достижений находятся большие языковые модели (LLM), которые произвели революцию в том, как машины понимают и генерируют человеческий язык. В этой статье рассматриваются тонкости LLM, исследуются их архитектура, функционирование, приложения и проблемы, которые они создают.

Языковые модели на основе трансформеров

В частности, наиболее известными моделями являются ELMo (2018) и ULMFiT (2018). Эта архитектура была усовершенствована для включения эффективных механизмов внимания в декодер трансформера, что позволяет моделям эффективно обрабатывать и интерпретировать обширные контекстные данные. Критической развилкой на пути пользователей этих мощных моделей является выбор между фреймворками с открытым и закрытым исходным кодом. Универсальные языковые модели GPT (Generative Pre-trained Transformer), предварительно обучены на огромных массивах текста и могут выполнять множество задач, от написания рассказов до программирования. Показывает улучшенный поиск, углубленный анализ материалов и персонализированные ответы. Благодаря использованию глубокого обучения и нейросетей LLM ускоряют работу профессиональных переводчиков.

Чтобы создать модель-ассистента, применяются проверенные данные (100 тыс. документов, вручную собранных специалистами).
В статье узнаете, как LLM помогает в бизнес-среде, могут ли такие языковые модели обучать сами себя и какие риски есть у LLM.
Обработка текстовых данных становится возможной благодаря поочередной передаче информации через слои, где каждый уровень анализирует данные и приближает модель к правильному ответу.
Эти умные алгоритмы стали движущей силой прорывов в области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ).

Какой объем данных (в ГБ) необходим для обучения большой языковой модели?

Идеальное решение для тех, кто ценит конфиденциальность и надёжную защиту данных. Некоторые модели обучаются на коде и могут помогать разработчикам, предлагая автодополнение, обнаружение ошибок и генерацию фрагментов кода. Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. Как поясняет Иван Ямщиков, «поведение модели противоречит нашей интуиции». Человек может взять небольшой фрагмент текста и придумать несколько разных вариантов финала, для языковой модели это сложно. Языковые модели, настроенные на выполнение инструкций, рассматриваются как универсальные решатели задач. Следовательно, Перплексия может не быть лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно. Стоит отметить, что модели на основе RNN используются и для обучения векторных представлений языка. https://stack.amcsplatform.com/user/seo-seo Ответы на вопросы (QA) — это область обработки естественного языка, ориентированная на автоматические ответы на вопросы на человеческом языке. Системы контроля качества обучаются на обширном тексте и коде, что позволяет им обрабатывать различные типы вопросов, включая фактические, определяющие и основанные на мнениях. Знание предметной области имеет решающее значение для разработки моделей контроля качества, адаптированных к конкретным областям, таким как поддержка клиентов, здравоохранение или цепочка поставок. Однако подходы генеративного контроля качества позволяют моделям генерировать текст без знания https://ai.alberta.ca предметной области, полагаясь исключительно на контекст. Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. Стратегия обучения GPT-5 предполагает использование обширных интернет-баз данных и эксклюзивных данных организаций для оттачивания умения рассуждать и вести беседу. Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ. В стремительно меняющемся ландшафте искусственного интеллекта термин “базовая модель” (Foundation Model, FM) представляет собой смену парадигмы в разработке систем ИИ. Разберемся, что это такое, как они развивались и чем отличаются друг от друга. Генерируют, создают новый вариант из того массива данных, который проанализировали для ответа.

Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст

Модели помогают интерпретировать, обобщать и классифицировать большие объемы текстовой информации. Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. На основе теории вероятностей искусственный интеллект добавит подходящее слово, формируя фразу «GigaChat применяют для бизнеса». Если настройки и контекст изменятся, возможно другое продолжение (например, «генерации картинок»). Работа больших языковых моделей основана на способности предсказывать следующее слово в последовательности текста. Такие наборы текстовых данных могут содержать миллиарды слов, что позволяет системам «понимать» грамматические структуры, семантические связи и даже контекст. Банки, страховые компании, IT-организации и даже творческие индустрии используют их, чтобы повысить эффективность работы. https://talktoislam.com/user/serp-game Эмбеддинги в машинном обучении помогают “понимать” значения и связи между словами, независимо от их порядка или грамматической структуры. Шаип может собирать обучающие данные с помощью веб-сканирования из различных секторов, таких как банковское дело, страхование, розничная торговля и телекоммуникации. Мы можем предоставить текстовые аннотации (NER, анализ тональности и т. д.), облегчить многоязычный LLM (перевод) и помочь в создании таксономии, извлечении / оперативном проектировании. Именованные объекты, такие как организации, места и люди в предложении, помечаются.