В чем заключается принцип работы гигантских языковых моделей?

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

Процесс работы LLM на примере запроса пользователя: yandex.cloud

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

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