Введение в LLM

Что такое LLM: LLM, или большие языковые модели, представляют собой системы, состоящие из двух основных компонентов: большого файла с миллиардами параметров и маленького файла кода для запуска модели. Например, модель Llama-2-70b от Meta имеет файл с 70 миллиардами параметров, весом всего 140 ГБ, и может запускаться локально.
Процесс обучения LLM: Обучение LLM включает в себя несколько этапов, начиная с предварительного обучения, когда модель “сжимает” большие объемы текста, подобно архивации файлов в ZIP, до дообучения, где модель обучается на более качественных и специфических данных для выполнения конкретных задач, например, ответа на вопросы.
Возможности и ограничения LLM: LLM могут выполнять различные задачи, включая поиск в интернете, выполнение математических расчетов, создание графиков и даже генерацию изображений. Однако они имеют ограничения, такие как тенденция к “галлюцинациям” или созданию информации, которая кажется правдоподобной, но на самом деле не основана на фактах.
Будущее LLM: В статье делается прогноз о том, что в ближайшие годы LLM будут обладать более широкими знаниями, способными работать в интернете, использовать программное обеспечение и даже общаться с другими LLM. Ожидается, что они смогут самообучаться в определенных областях и адаптироваться к конкретным задачам.

Эта статья предоставляет глубокое понимание текущего состояния и будущего развития больших языковых моделей, их возможностей и ограничений, а также их потенциального влияния на различные области технологий и общества.