Как работает LLM (Large Language Model) в Unreal Engine?

Возможно, имелся в виду общий принцип работы LLM, а не конкретно в Unreal Engine.

LLM (Large Language Model) — это тип искусственного интеллекта, который обучается на огромном объёме текстовой информации (например, книг, статей и веб-сайтов). habr.com Модель изучает языковые паттерны, что позволяет ей отвечать на вопросы, писать истории и даже генерировать код. habr.com

Процесс работы LLM можно условно разделить на несколько этапов: timeweb.cloud

1. Токенизация и эмбеддинги. timeweb.cloud Исходный текст сначала разбивается на минимальные единицы — токены (слова, части слов или даже отдельные символы). timeweb.cloud Затем каждый токен преобразуется в числовой вектор, называемый эмбеддингом. timeweb.cloud Эти эмбеддинги отражают семантическое значение слова и его связи с другими словами. timeweb.cloud
2. Обработка трансформером. timeweb.cloud Векторы токенов подаются на вход трансформеру, состоящему из множества слоёв. timeweb.cloud Каждый слой обрабатывает эти векторы, используя механизм внимания для выявления скрытых зависимостей и закономерностей в данных. timeweb.cloud Чем больше слоёв — тем глубже модель может анализировать контекст и связи. timeweb.cloud
3. Предсказание следующего токена (или элемента). timeweb.cloud Основная задача LLM на этапе обучения — предсказать следующий токен в последовательности, основываясь на предыдущих. timeweb.cloud Например, если модель видит фразу «Кошка сидела на…», она должна предсказать, что дальше, скорее всего, будет «крыше», «коврике» или «дереве». timeweb.cloud
4. Генерация текста (или другого контента). timeweb.cloud Когда пользователь делает запрос (промпт), LLM генерирует ответ, предсказывая токены один за другим. timeweb.cloud