Большие языковые модели (LLM) - что это такое в ИТ и машинном обучении, как они работают

В статье специалисты ИТ-агентства WhiteTigerSoft® расскажут, что такое LLM в программировании, как работают большие языковые модели, приведут примеры этих систем, а также вы узнаете, чем они отличаются от ML (машинного обучения) и AI. Подобные решения используются для самых разных задач. Они умеют взаимодействовать с текстами, отвечать на вопросы, анализировать информацию, создавать контент, переводить документы, обрабатывать обращения пользователей и выполнять другие операции, связанные с данными. Для человека все выглядит довольно просто: достаточно написать запрос и получить готовый результат. На самом деле за этим стоит сложный механизм. Инструмент анализирует написанный человеком текст и шаг за шагом определяет, какие слова лучше всего подойдут для продолжения ответа. Делает он это благодаря обработке огромного количества примеров, по которым учится понимать закономерности языка.

LLM в IT – что это и как расшифровывается аббревиатура

ЛЛМ – продвинутый тип систем искусственного интеллекта, который умеет работать с человеческой речью:

• воспринимать текст;
• анализировать его содержание;
• генерировать собственные ответы.

Для обучения таких программ используют большие объемы разнообразной информации — книги, статьи, материалы сайтов, программный код и другие сведения. На их основе инструмент учится распознавать особенности языка, учитывать контекст и находить связи между разными текстовыми частями. При этом он может не только поддерживать диалог. Также он способен написать письмо, сократить содержание, перевести документ, объяснить сложную тему, найти ошибки в коде или помочь подготовить данные для дальнейшей работы.

Для справки! Расшифровка LLM – Large Language Model, что в переводе на русский означает «большая языковая модель». Термин состоит из трех слов: первое указывает на масштаб нейросети, второе — на ее связь с данными, а третье означает математическую систему, параметры которой формируются во время обучающего процесса.

Как ЛЛМ связаны с ИИ и машинным обучением

Чтобы понять связь, рассмотрим, что означают эти понятия в таблице:

Таким образом, эти понятия не являются синонимами. Они находятся на разных уровнях: ИИ — наиболее широкая область, МЛ — один из подходов внутри нее, нейронные сети — инструмент машинного обучения, а ЛЛМ — специализированный тип нейронок.

Почему языковые модели называют большими

Это слово в названии говорит не о размере программ, а о масштабе их устройства и знаний. Они взаимодействуют с огромным количеством данных и содержат много параметров — внутренних настроек, которые влияют на результат работы.

Для подготовки системы используют разные материалы: книги, статьи, сайты, документацию, программный код и другие источники. Их объем может достигать триллионов отдельных текстовых фрагментов.

Объемный и разнообразный обучающий материал помогает учитывать различные варианты использования языка. Множество параметров, в свою очередь, позволяет находить связи между элементами полученной информации. Поэтому эти нейросети называют «большими языковыми моделями».

Из чего состоит LLM

Внутри нее находится несколько важных компонентов. Они отвечают за разные этапы обработки информации.

Архитектура трансформера

Это основа большинства современных ЛЛМ. Помогает одновременно учитывать различные части текста и связи между ними.

Токены

Это небольшие текстовые элементы, на которые нейронная сеть разбивает запрос. Токенизация нужна для того, чтобы преобразовать обычный текст в формат, с которым может работать нейронка.

Вектор

Это числовое представление слова или другого текстового элемента. Оно помогает определять связи и сходства между разными понятиями.

Механизм внимания и понимание контекста

Оказывает помощь в определении того, какие текстовые части важны для текущего запроса. Благодаря этому ИИ может учитывать контекст и связь между словами.

Параметры модели

Внутренние настройки нейронной сети, которые формируются во время обучения. Они влияют на то, как программа обрабатывает сведения и составляет результат.

Контекстное окно

Это объем информации, который ЛЛМ может учитывать при одном обращении. В него входят запрос пользователя и другие данные, переданные для обработки.

Как работают LLM-решения

Теперь разберем, что происходит после того, как пользователь отправляет запрос. Для человека процесс занимает несколько секунд и выглядит как обычный диалог. Внутри программы при этом выполняются последовательные действия.

Получение и обработка запроса

Сначала модель получает сообщение от пользователя. Это может быть вопрос, инструкция, текст для редактирования или программный код. Система определяет структуру полученной информации и подготавливает ее к дальнейшей обработке.

Преобразование текста в токены

Текстовое содержимое разделяется на небольшие элементы: целые слова, их части, символы или знаки препинания. После этого полученные сведения передаются на следующий этап обработки.

Анализ связей между токенами

LLM-платформа оценивает, как разные части запроса связаны между собой. Она учитывает не только отдельные слова, но и общий смысл фразы, чтобы понять, что именно от нее требуется.

Предсказание последующего токена

Нейросеть определяет, какой элемент логичнее всего добавить следующим. Для этого она использует закономерности, выявленные во время обучения.

Последовательная генерация ответа

Выбранный токен добавляется к уже сформированному тексту, после чего система снова определяет следующий. Так постепенно создается весь ответ — слово за словом или небольшими частями.

Настройки генерации

При формировании ответа можно менять конфигурацию. Температура, например, влияет на степень вариативности результата. При низком значении ответы обычно получаются предсказуемыми, а при высоком — более разнообразными.

Другие параметры позволяют ограничивать объем создаваемого текста, задавать количество вариантов и управлять условиями генерации. Благодаря этому работу модели можно настроить под конкретную задачу.

Как обучают нейросеть LLM

Процесс включает несколько последовательных шагов, каждый из которых влияет на дальнейшую работу системы.

Сбор и подготовка сведений

На первом этапе формируют набор обучающих материалов. В него могут входить книги, статьи, веб-страницы, документация, программный код и прочее. Информацию очищают от лишних элементов, дубликатов и некорректных данных. Это необходимо, чтобы снизить количество ошибок в дальнейшем.

Предварительное обучение

Нейронка обрабатывает подготовленные материалы и учится предсказывать, какой текстовый элемент должен идти следующим. Постепенно она запоминает закономерности языка, особенности построения фраз и связи между разными понятиями.

При этом нейронная сеть не просто сохраняет исходные тексты. В процессе изменяются ее внутренние параметры, благодаря чему она учится самостоятельно находить закономерности в полученной информации.

Настройка на выполнение инструкций

После основного процесса инструмент дополнительно подготавливают к работе с командами пользователя. Ей показывают примеры заданий и подходящих результатов, чтобы она лучше понимала формулировки инструкций и могла выполнять разные типы запросов.

На этом этапе большая языковая модель искусственного интеллекта LLM учится не только продолжать текст, но и следовать заданным условиям: отвечать в определенном формате, сокращать материал, объяснять информацию или выполнять другие действия.

Обучение на обратной связи от людей

Специалисты сравнивают варианты, созданные нейронной сетью, и отмечают, какие из них лучше соответствуют поставленной задаче. Эти сведения используются для дополнительной настройки. В результате система учится давать более полезные, понятные и уместные ответы.

Как адаптируют ЛЛМ под конкретные задачи

Универсальный инструмент можно дополнительно настроить под определенную область или тип работы. Для этого применяют разные подходы. Они отличаются сложностью, стоимостью и объемом необходимых данных.

Промпт-инжиниринг

Это создание точных и понятных инструкций для нейросети. Пользователь заранее указывает, что именно нужно сделать, в каком формате представить результат и какие условия необходимо соблюдать.

Например, вместо короткой команды можно подробно описать:

• цель;
• целевую аудиторию;
• стиль;
• ограничения.

Суть такого подхода заключается в том, что он не изменяет саму ЛЛМ, но помогает получать более предсказуемый результат, а это особенно важно при решении типовых задач.

RAG и подключение баз знаний

Позволяет дополнить возможности LLM информацией из внешних источников. Перед формированием результата система находит нужные сведения в подключенной базе знаний и передает их для обработки. Подобный подход полезен, когда необходимо работать с внутренними документами компании, инструкциями, каталогами или другими сведениями, которых не было изначально.

Дообучение

Используют, когда стандартных возможностей недостаточно. Для этого подготавливают специальный набор примеров, связанный с конкретной задачей, и дополнительно обучают нейросеть на них.

Так можно адаптировать ее под определенный стиль общения, отраслевую терминологию или повторяющийся тип операций. При этом требуется качественный набор данных и правильно организованный процесс обучения.

Основные виды LLM

Языковые решения отличаются внутренним устройством и тем, какие задачи способны выполнять. По архитектуре и способу обработки сведений их можно разделить на несколько основных групп.

На основе кодировщика

В первую очередь предназначены для анализа и понимания уже имеющегося текста. Они хорошо подходят для определения смысла, классификации информации, поиска связей между словами и других задач, где не требуется создавать длинный текстовый материал с нуля.

На основе декодера

Этот вариант ориентирован на последовательное создание текста. Система анализирует полученную информацию и постепенно формирует продолжение. Такой принцип используется для диалогов, написания статей, генерации кода, ответов на вопросы и других подобных задач.

С кодировщиком и декодером

Здесь используются оба механизма. Один обрабатывает исходные сведения, а второй на ее основе формирует результат. Этот подход удобен для задач, где требуется сначала понять один текст, а затем создать другой. Например, при переводе или преобразовании информации в заданный формат.

Мультимодальные решения

Они способны работать не только с текстом, но и с другими видами сведений: изображениями, аудио или видео. Благодаря этому пользователь может, например, отправить картинку с текстовым описанием и попросить инструмент проанализировать содержимое.

Примеры, где применяют большие языковые модели

Они находят применение во множестве сфер — от бизнеса и промышленности до медицины и творческих задач. Далее разберем, какие процессы с их помощью можно упростить, автоматизировать и сделать эффективнее.

Создание и редактирование текстов

LLM помогает писать и перерабатывать материалы под заданные требования. С ее помощью можно подготовить черновик статьи, деловое письмо, описание товара или рекламный текст, чтобы продвигать продукцию. Также инструмент способен исправлять ошибки, менять стиль изложения, сокращать и дополнять готовый материал.

Перевод и краткий пересказ

Нейросеть может переводить документы, письма и сообщения на другие языки, сохраняя общий смысл исходного материала. Еще одна полезная функция — сокращение длинных статей до нескольких основных тезисов. Это помогает быстрее ознакомиться с содержанием материала, отчета или документа.

Поиск и анализ сведений

Языковые модели можно использовать для работы с конкретными данными внутри документов. Например, система способна найти все упоминания нужного показателя, выделить условия из договора, сопоставить характеристики нескольких товаров или собрать сведения из разных файлов в единую таблицу. Такой подход особенно полезен при обработке большого количества однотипных материалов.

Генерация и проверка программного кода

В разработке LLMS используют для создания отдельных кодовых фрагментов, поиска ошибок и объяснения уже написанных решений. Она также помогает преобразовать код из одного языка в другой или предложить варианты реализации определенной функции.

Чат-боты и виртуальные помощники

На основе ЛЛМ создают цифровых ассистентов, которые могут общаться с пользователями. Они отвечают на типовые вопросы, помогают найти нужную информацию, принимают обращения и передают сложные случаи сотрудникам.

Классификация и анализ документов

Инструмент можно применять для автоматической обработки большого количества документации. Она способна распределять файлы по категориям, извлекать из них нужные сведения, определять содержание и находить заданные данные. Это позволяет сократить объем рутинной работы сотрудников.

Использование LLM в IT-продуктах

Чтобы нейросеть стала частью готового сервиса или корпоративной программы, ее необходимо правильно подключить и настроить. Выбор способа зависит от задач проекта, требований и доступной инфраструктуры.

Подключение через API

Это позволяет связать приложение с внешним сервисом, который предоставляет доступ к возможностям ЛЛМ. Пользователь работает с привычным интерфейсом программы, а запросы передаются языковой модели через программное взаимодействие. Такой вариант подходит, когда необходимо быстро добавить в продукт текстовую генерацию, интеллектуальный поиск, обработку документов или виртуального помощника без необходимости самостоятельно создавать и настраивать всю инфраструктуру.

Облачное и локальное развертывание

В первом случае обработка выполняется на удаленных серверах поставщика технологии. Компании не требуется самостоятельно содержать оборудование для нейросети.

Локальное развертывание предполагает размещение необходимой инфраструктуры внутри организации. Такой подход может быть полезен при работе с конфиденциальной информацией и строгих требованиях к контролю над данными. При этом потребуется собственное оборудование и специалисты для его обслуживания.

Интеграция с корпоративными системами

После подключения LLM можно встроить ее функции непосредственно в рабочие процессы компании. Например, в CRM способна автоматически анализировать обращения клиентов, в документообороте — извлекать нужные сведения из файлов, а во внутреннем портале — помогать сотрудникам находить информацию по корпоративным материалам.

При этом важно настроить взаимодействие между нейронкой и другими программами. Она должна понимать, что ей передавать, какую операцию выполнять и куда направлять полученный результат. Такой подход позволяет не просто добавить ЛЛМ в существующий продукт, а использовать ее для автоматизации конкретных рабочих процессов.

Ограничения больших языковых моделей

Рассмотрим, с какими сложностями можно столкнуться при их применении:

Подведем итоги

Мы рассказали, что такое LLM, дали определение этому понятию, а также объяснили, где и как применяются подобные технологии. Большие языковые модели способны решать широкий круг задач, но их эффективность зависит от качества исходных данных, правильной настройки и конкретных целей проекта. Поэтому перед внедрением технологии важно оценить не только их возможности, но и существующие ограничения.