Технология глубокого понимания текста в современных языковых моделях (LLM) работает в несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Это могут быть статьи, книги, публикации в блогах и посты в социальных сетях. 1
2. Предварительное обучение. 1 Массивы текстов разбиваются на отдельные предложения и слова, которые обрабатываются моделью. 1 Нейросеть изучает структуру языка, учится связывать фразы, понимает грамматические правила и контексты. 1
3. Выбор архитектуры. 1 Она определяет, как модель анализирует текстовые данные и генерирует ответы. 1
4. Трансформация и генерация. 1 Основная задача LLM — создавать новые тексты на основе вводных данных. 1 Модель использует нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, чтобы генерировать связные и релевантные предложения, сохраняющие стилистические особенности исходного материала. 1
5. Оценка и дообучение. 1 Модель проверяется на точность, релевантность и естественность текста. 1 Если качество сгенерированного контента не соответствует ожиданиям, проводится дополнительное обучение и корректируются параметры. 1

Одна из ключевых возможностей модели — способность понимать сложные зависимости в длинных текстах, учитывая не только ближайшие слова, но и те, которые находятся далеко друг от друга. 2 Это помогает правильно интерпретировать даже запутанные предложения, где значение слова зависит от удалённого контекста. 2