Large Language Model (большие языковые модели, LLM) отличаются от других моделей искусственного интеллекта несколькими особенностями:

• Применение. 1 LLM разработаны для работы с текстовыми данными и способны решать множество задач, основываясь на доступном контексте. 14 Другие модели могут использоваться для решения задач разного типа, например, свёрточные нейронные сети (CNN) применяют для анализа изображений, а рекуррентные (RNN) — для работы с временными рядами. 4
• Методы. 1 LLM в основном используют глубокое обучение для изучения закономерностей в текстах и прогнозирования последовательностей слов. 1 Другие модели применяют разные методы машинного обучения в зависимости от задачи, которую они будут выполнять. 1
• Производительность в языковых задачах. 1 LLM смогли превзойти другие типы моделей в задачах генерации текстов, похожих на человеческие. 1 Они способны создавать креативный контент, что позволяет применять их в таких приложениях, как чат-боты, виртуальные помощники, создание контента и языковой перевод. 1
• Адаптивность. 1 LLM разработаны для изучения закономерностей, поэтому они могут понимать разные тексты и обучаться на новых датасетах. 1 Другие модели менее гибкие и могут испытывать трудности при решении нетиповых задач. 1
• Объём параметров. 2 LLM отличаются большим объёмом параметров, измеряемым миллиардами. 2 Число параметров определяет способность нейросети наиболее точно и быстро работать с данными. 2