Некоторые основные отличия больших языковых моделей (LLM) от традиционных нейросетевых архитектур:

• Цель использования. 3 LLM разработаны для задач обработки естественного языка, в то время как традиционные нейросетевые архитектуры могут быть адаптированы для более широкого спектра задач, включая распознавание изображений, прогнозирование временных рядов и обучение с подкреплением. 3
• Архитектура. 2 LLM строятся на трансформерах — глубокой нейронной архитектуре, которая позволяет моделям анализировать всю последовательность текста и учитывать даже отдалённые связи между словами. 2 Традиционные алгоритмы, такие как N-граммы и логистическая регрессия, основываются на ограниченных моделях, которые учитывают только ограниченный контекст, например, два или три слова. 2
• Качество и глубина генерации. 2 LLM генерируют тексты с высокой степенью логической связности. 2 Они способны учитывать как локальный, так и глобальный контекст, обеспечивая плавные переходы между предложениями и поддерживая структуру текста. 2 Традиционные алгоритмы, поскольку они основываются на ограниченном контексте, генерируемые ими тексты часто получаются однообразными и менее связными. 2
• Обучение и использование данных. 2 LLM обучаются на огромных датасетах, содержащих миллиарды текстов, что позволяет им захватывать широкий спектр знаний и адаптироваться к различным областям применения. 2 Традиционные алгоритмы требуют меньше данных для обучения по сравнению с LLM, так как они основываются на простых статистических и вероятностных методах. 2
• Эффективность и производительность. 2 LLM требуют больших вычислительных мощностей для обучения и работы, что делает их более затратными в использовании. 2 Традиционные алгоритмы часто более эффективны с точки зрения вычислительных ресурсов, так как они требуют меньшего количества параметров и могут быстрее обучаться на небольших данных. 2