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. bssys.com Это позволяет LLM генерировать смысловые и грамматически правильные тексты в ответ на запросы пользователя. bssys.com

Процесс работы LLM включает несколько этапов: dzen.ru

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

Использование LLM в системах авторизации имеет некоторые ограничения, например, высокое потребление вычислительных ресурсов и риск генерации некорректных ответов. habr.com www.braintools.ru