Каковы основные отличия LLM от традиционных нейросетевых архитектур?

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

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