Большие языковые модели (LLM) отличаются от других типов нейронных сетей тем, что предназначены для работы с текстовыми данными. 2 Они используют архитектуру трансформеров, которая эффективно обрабатывает большие объёмы текстовой информации, сохраняя контекст даже на длинных текстовых последовательностях. 2

Некоторые другие отличия LLM от других типов нейронных сетей:

• Масштаб. 5 LLM содержат миллиарды параметров и обучаются на терабайтах данных. 45
• Методы обучения. 1 LLM в основном используют глубокое обучение для изучения закономерностей в текстах и прогнозирования последовательностей слов. 1
• Адаптивность. 1 LLM могут понимать разные тексты и обучаться на новых датасетах. 1 Традиционные модели менее гибкие и могут испытывать трудности при решении нетиповых задач. 1