Большие языковые модели (LLM) стали основой современной ИИ-революции. Чтобы понимать их возможности и ограничения, важно разобраться в основных принципах их работы.
Первый ключевой элемент — трансформеры, архитектура, лежащая в основе большинства LLM. Эти модели обрабатывают текст параллельно, что позволяет значительно ускорить обучение по сравнению с предыдущими подходами.
Вторым важным понятием является маскирование. Во время обучения модель «угадывает» замаскированные слова, что помогает ей лучше понимать контекст.
Эмбеддинги — это способ представления слов в виде чисел. Благодаря ним модель может находить семантические связи между словами, даже если они выражены по-разному.
Также значимым является обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF). Эта технология позволяет моделям становиться более полезными и безопасными для пользователей.
Финетюнинг — этап дообучения модели на конкретных задачах. Он делает ИИ более адаптированным под определённые отрасли или приложения.
Еще один важный аспект — мультимодальность. Современные LLM учатся работать не только с текстом, но и с изображениями, аудио и даже видео, расширяя спектр применений.
Не стоит забывать и о знаниях модели. LLM не имеют доступа к интернету в реальном времени, их знания основаны на обучающих данных, полученных до определённого момента.
Контекстное окно ограничивает объем информации, с которой модель может работать одновременно. Это влияет на длину текстов и сложность задач.
Ключевым моментом остается и предвзятость. Модели могут неосознанно воспроизводить стереотипы, содержащиеся в обучающих данных.
Наконец, важно понимать ограничения генерации. Хотя модели впечатляют способностью создавать тексты, они не всегда гарантируют достоверность или логичность.
Эксперты сходятся во мнении: понимание этих десяти принципов необходимо не только разработчикам, но и обычным пользователям, стремящимся безопасно и эффективно взаимодействовать с ИИ.
