Как работает генерация текста в современных больших языковых моделях?

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

Процесс включает несколько этапов: dzen.ru

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

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. dzen.ru На основе теории вероятностей искусственный интеллект добавит подходящее слово, формируя фразу «GigaChat применяют для бизнеса». dzen.ru

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