LLM (Large Language Models)

Что означает термин LLM? 

LLM (Large Language Model, Большая языковая модель) — это тип нейросетевой модели искусственного интеллекта, специально разработанный для понимания и генерации человеческого языка. Эти модели обучаются на огромных (часто триллионы токенов) наборах текстовых данных из интернета, книг, кода и др. Ключевая характеристика — их размер (миллиарды или триллионы параметров) и способность работать с языком на глубоком уровне, учитывая контекст и семантику.

Для чего нужны LLM? 

LLM являются основой современной революции в NLP и генеративном ИИ. Они позволяют:

• Генерировать связный, контекстно-релевантный, творческий текст различных стилей и жанров.
• Понимать сложные запросы и инструкции на естественном языке.
• Обобщать знания из обучающих данных для ответов на вопросы, объяснения концепций, рассуждений.
• Выполнять широкий спектр языковых задач "из коробки" или после минимальной настройки (summarization, translation, sentiment analysis, code generation).
• Служить основой для создания интеллектуальных помощников, чат-ботов и других ИИ-приложений.

Примеры LLM и их применений:

GPT (Generative Pre-trained Transformer) серия (OpenAI): ChatGPT (чат-бот), GPT-4 (многофункциональная модель), используется в Copilot, автоматизации контента, исследовательских инструментах.

Gemini (Google): Мультимодальная модель (работает с текстом, изображениями, видео, кодом), движок Bard/Chat Gemini, интегрируется в продукты Google.

Claude (Anthropic): Фокусируется на безопасности и управляемости, используется как чат-бот Claude.ai, в API для бизнеса.

LLaMA (Meta): Серия открытых моделей, основа для множества дообученных моделей (Llama 2, Llama 3).

GigaChat (Сбер): Русскоязычная LLM, чат-бот, интеграция в бизнес-решения.

YandexGPT (Yandex): Русскоязычная LLM, движок Алисы, сервиса YandexGPT.

Применения: Чат-боты, генерация контента (статьи, сценарии, маркетинг), программирование (автодополнение, объяснение кода), исследование данных, обучение, перевод, резюмирование документов.

Как работают LLM? / Ключевые особенности

Архитектура: LLM основаны на архитектуре Трансформер (Transformer), которая эффективно обрабатывает последовательности данных (слова в предложении) с помощью механизма самовнимания (Self-Attention), позволяющего учитывать контекст всех слов в предложении.

Предобучение (Pre-training): Модель обучается на гигантском корпусе неразмеченных текстовых данных на задаче предсказания следующего слова (Language Modeling) в последовательности. Это учит ее понимать структуру языка, грамматику, факты, стили.

Тонкая настройка (Fine-tuning): Предобученную модель дополнительно обучают на меньшем наборе размеченных данных для конкретной задачи (например, диалог, классификация, генерация кода) или встраивают в нее инструкции (Instruction Tuning).

Инференс (Inference): Когда пользователь вводит промпт (запрос), модель предсказывает наиболее вероятные следующие токены (слова/части слов) на основе своего обучения, генерируя ответ последовательно.

Контекстное окно (Context Window): Максимальное количество токенов (слов/символов), которое модель может "увидеть" за раз при генерации ответа. Большие контекстные окна (десятки-сотни тысяч токенов) позволяют обрабатывать длинные документы.

Ограничения: Риск "галлюцинаций" (вымысла фактов), чувствительность к формулировке промпта, потенциальная предвзятость (bias) из обучающих данных, высокие вычислительные затраты на обучение и использование.