Большие языковые модели LLM, Large Language Models

Большие языковые модели (LLM, Large Language Models) — это продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на огромных массивах текстовых данных. Они способны анализировать, понимать и генерировать человеческий язык, создавая связные и контекстуально релевантные ответы. LLM представляют собой подтип нейронных сетей, специально разработанный для работы с текстовыми данными.
selectel.ru +3
Архитектура и принципы работы
В основе большинства современных LLM лежит архитектура трансформер (Transformer), представленная в 2017 году. Она кардинально отличается от предыдущих подходов тем, что обрабатывает всю последовательность данных одновременно, а не последовательно. Это значительно ускоряет обучение и улучшает качество работы с контекстом.
mindsw.io +1
Ключевые компоненты архитектуры трансформеров:
Механизм самовнимания (self-attention). Позволяет модели оценивать важность каждого элемента последовательности относительно всех других элементов.
Энкодеры и декодеры. Энкодеры отвечают за анализ и понимание входного текста, преобразуя слова в числовые представления, а декодеры генерируют выходную последовательность на основе обработанной информации.
Процесс работы LLM можно описать так:
Токенизация. Входной текст разбивается на токены (минимальные смысловые единицы).
Векторизация. Токены преобразуются в векторы (эмбеддинги), которые отражают их смысловое значение и контекст.
Обработка через слои модели. Эмбеддинги проходят через многочисленные слои нейросети, где на каждом этапе выявляются зависимости разного уровня.
Формулирование ответа. Модель генерирует текст, предсказывая наиболее вероятный следующий токен в последовательности.
Корректировка. Ответ редактируется с учётом заложенных в модель фильтров (например, удаление потенциально опасных или неприемлемых элементов).
Декодирование. Ответ преобразуется обратно в текстовый формат.
Ключевые характеристики LLM
Огромный размер. Модели содержат миллиарды или даже триллионы параметров.
Способность к обобщению. LLM могут применять полученные знания в различных областях.
Высокая адаптивность. Модели можно дообучать или тонко настраивать под конкретные задачи и домены.
Контекстно-зависимый диалог. LLM способны поддерживать диалог, учитывая предыдущий контекст.
Многозадачность. Могут выполнять разнообразные языковые задачи без изменения архитектуры.
Примеры популярных LLM
GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI (GPT-3.5, GPT-4, ChatGPT).
developers.sber.ru +2
PaLM и Gemini от Google.
developers.sber.ru +1
LLaMA от Meta.
blog.skillfactory.ru +1
YandexGPT от Яндекса.
Trends.RBC.ru +1
GigaChat от Сбера.
developers.sber.ru +1
Code Llama (версия LLaMA, дообученная для работы с кодом).
skillbox.ru +1
Claude от Anthropic.
Области применения
LLM используются в самых разных сферах, например:
Генерация текстов и контента. Создание статей, кода, маркетинговых материалов, художественных произведений.
selectel.ru +1
Виртуальные ассистенты и чат-боты. Помощь в решении повседневных задач, общение с клиентами.
selectel.ru +1
Интеллектуальный поиск. Анализ смысловых запросов вместо простого сопоставления ключевых слов.
Многоязычный перевод. Учёт контекста и стилистических особенностей текста.
Резюмирование длинных текстов. Сокращение объёмных документов до кратких резюме.
Программирование. Генерация кода, отладка, рефакторинг, автодополнение, создание тестов.
timeweb.cloud +1
Здравоохранение. Анализ медицинских данных, поддержка диагностики, управление клиническими исследованиями.
Юриспруденция. Анализ прецедентов, составление документов.
Розничная торговля. Персонализация предложений, анализ отзывов.
Вызовы и ограничения
Галлюцинации. LLM могут генерировать неточный или недостоверный контент, так как обучаются на общедоступных данных, которые создавали в том числе предвзятые люди.
Высокие требования к ресурсам. Для эффективной работы нужны значительные объёмы данных и вычислительные мощности.
Этические аспекты и безопасность данных. Остаются сложными вызовами для разработчиков.
Развитие LLM характеризуется переходом от универсальных решений к специализированным системам, а также работой над оптимизацией архитектуры для снижения вычислительных затрат. Среди трендов — мультимодальность (интеграция обработки текста, изображений, аудио и видео в единых моделях) и повышение доступности через open-source модели и облачные сервисы.