Принцип работы больших языковых моделей (LLM) заключается в том, что они предсказывают следующее слово или последовательность на основе уже известных предыдущих слов или контекста. 3

Процесс работы LLM на примере запроса пользователя: 5

1. Запрос. 5 Пользователь обращается к модели, например спрашивает: «Какая погода в Москве?». 5
2. Токенизация. 5 Модель разбивает запрос на токены, что позволяет ей лучше понимать естественный язык. 5 Например, YandexGPT Pro разобьёт запрос на пять токенов: «Какая», «погода», «в», «Москве», «?». 5
3. Векторизация. 5 Токены преобразуются в векторы, называемые эмбеддингами. 5 Эти векторы отражают смысловое значение и контекст так, чтобы нейросеть могла применять к ним математические алгоритмы. 5
4. Формулирование ответа. 5 Модель пропускает эмбеддинги через многочисленные слои информации, то есть собственную базу знаний. 5 Каждый слой помогает модели лучше понять написанное и дать наиболее точный ответ. 5
5. Корректировка. 5 Модель редактирует текст с учётом заложенных в неё фильтров. 5 Например, убирает потенциально опасные призывы, нецензурные слова и прочее. 5
6. Декодирование. 5 Ответ модели преобразуется обратно в текст, чтобы человек смог его понять. 5

В основе работы LLM лежит трансформерная архитектура — набор нейронных сетей, способных обрабатывать входные данные не последовательно один за другим, а параллельно. 3