Чем отличается LLM от других методов искусственного интеллекта?

LLM (Large Language Model, большая языковая модель) отличается от других методов искусственного интеллекта, например от простых языковых моделей, несколькими особенностями:

• Применение. trends.rbc.ru Простые модели могут предсказывать последовательность слов в тексте или частоту их применения, а также анализировать, в каком контексте упоминаются конкретные понятия. trends.rbc.ru LLM, в свою очередь, обучаются предсказывать следующее слово на основе анализа контекста и способны обобщать входящие данные, чтобы, например, пересказать длинный текст. trends.rbc.ru
• Методы. trends.rbc.ru Простые модели используют разные методы машинного обучения в зависимости от задачи, которую они будут выполнять. trends.rbc.ru LLM в основном используют глубокое обучение для изучения закономерностей в текстах и прогнозирования последовательностей слов. trends.rbc.ru
• Производительность в языковых задачах. trends.rbc.ru LLM смогли превзойти другие типы моделей в задачах генерации текстов, похожих на человеческие. trends.rbc.ru Они способны создавать креативный контент, что позволяет применять их в таких приложениях, как чат-боты, виртуальные помощники, создание контента и языковой перевод. trends.rbc.ru
• Требования к ресурсам. trends.rbc.ru LLM нуждаются в значительном объёме данных и вычислительных ресурсах для эффективной работы, поскольку они предназначены для выведения сложных логических заключений. trends.rbc.ru

При этом LLM не стоит путать с другими технологиями, такими как ИИ (AI) или нейросети. blog.simpleway.agency ИИ — это более широкое понятие, которое охватывает все технологии, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. selectel.ru Нейронные сети — это более узкое понятие, которое относится к моделям, вдохновлённым принципами работы человеческого мозга, и которые применяются для решения задач разного типа. selectel.ru