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. 2 Простые модели могут предсказывать последовательность слов в тексте или частоту их применения, а также анализировать, в каком контексте упоминаются конкретные понятия. 2 LLM, в свою очередь, обучаются предсказывать следующее слово на основе анализа контекста и способны обобщать входящие данные, чтобы, например, пересказать длинный текст. 2
• Методы. 2 Простые модели используют разные методы машинного обучения в зависимости от задачи, которую они будут выполнять. 2 LLM в основном используют глубокое обучение для изучения закономерностей в текстах и прогнозирования последовательностей слов. 2
• Производительность в языковых задачах. 2 LLM смогли превзойти другие типы моделей в задачах генерации текстов, похожих на человеческие. 2 Они способны создавать креативный контент, что позволяет применять их в таких приложениях, как чат-боты, виртуальные помощники, создание контента и языковой перевод. 2
• Требования к ресурсам. 2 LLM нуждаются в значительном объёме данных и вычислительных ресурсах для эффективной работы, поскольку они предназначены для выведения сложных логических заключений. 2

При этом LLM не стоит путать с другими технологиями, такими как ИИ (AI) или нейросети. 5 ИИ — это более широкое понятие, которое охватывает все технологии, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. 3 Нейронные сети — это более узкое понятие, которое относится к моделям, вдохновлённым принципами работы человеческого мозга, и которые применяются для решения задач разного типа. 3