Как работает система авторизации на основе больших языковых моделей?

Система авторизации на основе больших языковых моделей (LLM) работает путём анализа и моделирования структуры естественного языка на основе обучающих данных. 5 Это позволяет LLM генерировать смысловые и грамматически правильные тексты в ответ на запросы пользователя. 5

Процесс работы LLM включает несколько этапов: 4

1. Преобразование текста в запрос. 4 Пользователь вводит текст, например, в интерфейсе чат-бота или веб-приложения. 4 Запрос отправляется на сервер, где начинается его обработка. 4
2. Токенизация. 4 Модель разбивает текст на более мелкие составляющие — токены. 4 Например, запрос «Привет, как дела?» превращается в токены: ['привет', ',', 'как', 'дела']. 4
3. Преобразование токенов в эмбеддинги. 4 Это числовые векторы, которые отражают смысл каждого токена. 4 Например, слово «привет» превращается в многомерный вектор Vector1, а «дела» — в Vector4. 4
4. Трансформеры: глубокий анализ. 4 Эмбеддинги проходят через слои трансформеров. 4 Каждый слой добавляет новую информацию, уточняет смысл и выстраивает связи между словами. 4 Чем больше слоёв, тем точнее модель понимает запрос. 4
5. Генерация ответа. 4 На основе обработанных данных LLM создаёт новые токены, формирующие ответ. 4 Процесс генерации включает в себя подбор наиболее релевантных слов, учёт грамматики и адаптацию под стиль запроса. 4
6. Финальная стадия: декодирование и отправка ответа. 4 Сгенерированный ответ возвращается пользователю через интерфейс. 4

Использование LLM в системах авторизации имеет некоторые ограничения, например, высокое потребление вычислительных ресурсов и риск генерации некорректных ответов. 13