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 нужно?

LLM нужны для решения широкого спектра задач, связанных с пониманием и созданием языка, без специального дообучения для каждой конкретной задачи (zero/few-shot learning). Они служат «движком» для чат-ботов, ассистентов, переводчиков, систем саммаризации и инструментов для разработчиков.

Примеры использования:

• Интеллектуальные ассистенты: ChatGPT, Claude и другие чат-боты, ведущие содержательный диалог.
• Автоматизация работы с текстом: Суммаризация длинных документов, извлечение ключевых тезисов, перефразирование.
• Умный поиск и классификация: Поиск информации по смыслу, а не по ключевым словам, категоризация документов.
• Генерация и доработка кода: Написание, комментирование и отладка кода на различных языках программирования.

Как работают LLM? / Ключевые особенности

LLM работает по принципу вероятностного предсказания. На основе входной последовательности текста (промта и контекста) модель вычисляет распределение вероятностей для следующего наиболее подходящего слова (токена). Этот процесс повторяется итеративно, генерируя связный и контекстуально релевантный текст. Важными характеристиками являются размер контекстного окна (сколько текста модель «помнит») и количество параметров (определяет сложность выученных закономерностей).