Большая языковая модель (Large Language Model, LLM)
Тип искусственного интеллекта, представляющий собой сложную нейронную сеть, обученную на огромных объёмах текстовых данных. Такие модели способны генерировать тексты, отвечать на вопросы, переводить языки, суммировать информацию и выполнять множество других задач, связанных с обработкой естественного языка.
Обучение LLM часто происходит на датасетах размером в десятки и сотни гигабайт, а количество параметров в модели может достигать миллиардов. Например, модель GPT-3 от OpenAI содержит 175 миллиардов параметров, а её предшественница GPT-2 — около 1,5 миллиарда параметров. Разработка и обучение таких моделей началось активно развиваться в 2010-х годах, и одним из ключевых моментов стало появление в 2018 году модели BERT от Google, которая продемонстрировала значительные успехи в задачах понимания естественного языка.
Примеры больших языковых моделей:
- GPT-3 и GPT-4 от OpenAI;
- BERT и его модификации от Google;
- модели от компаний Anthropic, Meta и других технологических гигантов.
Аналогия из бытового мира: представьте себе огромную библиотеку, где хранятся миллионы книг на разные темы. Библиотекарь (в роли LLM) может быстро найти нужную информацию, соединить факты из разных книг, ответить на сложные вопросы и даже сочинить рассказ, используя знания из этих книг. Как и библиотекарь, который со временем узнаёт больше о содержимом библиотеки, большая языковая модель улучшает свои способности по мере обучения на новых данных.
Различия с похожими терминами:
- Малые и средние языковые модели: в отличие от больших языковых моделей, они имеют меньшее количество параметров и обучаются на меньших объёмах данных. Это делает их менее способными к выполнению сложных и разнообразных задач, но они могут быть более подходящими для узких и специализированных областей.
- Модели для конкретных задач (например, модели для машинного перевода или классификации текста): в отличие от LLM, которые являются универсальными и могут выполнять множество различных задач, такие модели обычно обучаются для решения одной конкретной задачи и могут превосходить LLM в этой задаче за счёт более целенаправленного обучения.
- Традиционные системы обработки естественного языка (NLP): в отличие от LLM, которые используют глубокие нейронные сети и обучение на больших объёмах данных, традиционные системы часто основаны на правилах и статистических методах, что делает их менее гибкими и мощными в обработке сложных языковых конструкций и понимании контекста.