Генерация текста в современных больших языковых моделях (LLM) основана на способности предсказывать следующее слово в последовательности текста. 1

Процесс включает несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Это могут быть статьи, книги, публикации в блогах и посты в социальных сетях. 1
2. Предварительное обучение. 1 Массивы текстов разбиваются на отдельные предложения и слова, которые обрабатываются моделью. 1 Нейросеть изучает структуру языка, учится связывать фразы, понимает грамматические правила и контексты. 1
3. Выбор архитектуры. 1 Определяет, как модель анализирует текстовые данные и генерирует ответы. 1
4. Трансформация и генерация. 1 Модель использует нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, чтобы генерировать связные и релевантные предложения, сохраняющие стилистические особенности исходного материала. 1
5. Оценка и дообучение. 1 Модель проверяется на точность, релевантность и естественность текста. 1 Если качество сгенерированного контента не соответствует ожиданиям, проводится дополнительное обучение и корректируются параметры. 1

Пример работы: если модель обработала множество статей с фразой «GigaChat используют для», она может вычислить вероятности появления фраз, которые чаще следуют за этой строкой: бизнеса, маркетинга, генерации, SEO, написания, создания, разработки, поиска. 1 На основе теории вероятностей искусственный интеллект добавит подходящее слово, формируя фразу «GigaChat применяют для бизнеса». 1

Важно учитывать, что LLM несовершенны и могут генерировать неточные или предвзятые ответы. 4