ИИ. Твой злейший враг или лучший друг. Максим Александрович Драница
Читать онлайн книгу.
новые возможности.
Но как любой инструмент, он требует правильного подхода. Если вы научитесь использовать ИИ, это даст вам конкурентное преимущество. Если нет – риск остаться на обочине тоже реален.
Теперь, когда мы с вами немного прояснили что ИИ не так страшно, чтобы вам было проще понять, перейдем к паре популярных моделей и их значениям
Глава 3. «Как работают языковые модели: объясняем на пальцах.»
Теперь, когда мы с вами немного прояснили что ИИ – наш с вами друг, пришло время познакомиться со всеми этими умными словечками которые вы часто будете слышать в ближайшем будущем.
Что такое LLM и зачем они нужны?
LLM (Large Language Models) – большая языковая модель, которые обучаются на огромных массивах текстов, чтобы понимать и генерировать текст. Они используют передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы работать с языком так, как это делает человек.
Представьте, что LLM – это как библиотека, в которой хранится огромное количество книг. Только вместо книг – это цифровая коллекция текстов, на которых модель училась: статьи, книги, веб-страницы и многое другое. Модель не запоминает всё это слово в слово, но она анализирует огромные объёмы данных, чтобы понимать, как устроен язык c молниеносной скоростью.
В качестве примера из повседневной жизни, LLM – это как суперумный друг, который знает чуть больше вас, потому что он перечитал всю Википедию и половину интернета. Вы задаёте ему вопрос, и он моментально выдаёт ответ на основе всего, что «читал». Если же он не читал такой информации, то тогда и сказать по существу ничего, поэтому можно и погалюцинировать (об этом расскажу вам позже).
Как обучаются LLM?
Существует несколько способов обучения моделей. Поговорим о некоторых из них.
1. Обучение на больших данных
Чтобы LLM стала умной, её обучают на миллиардах текстов. Она «читает» тексты и анализирует, какие слова чаще встречаются вместе, как строятся предложения и как передаётся смысл.
Пример:
Вы показываете модели фразу: «Кот сидит на…» – и она учится предсказывать, что следующее слово, скорее всего, будет «стуле».
2. Математическая магия
Здесь все несколько сложнее, но для общего образования, работает это так. За всем этим стоит сложная математика. LLM преобразует слова в числа (векторное представление), чтобы найти закономерности в данных. Это как если бы она искала не просто слова, а скрытые связи между ними.
Это как если бы модель изучала дорожные карты и запоминала все маршруты. Она не знает конкретный город, но понимает, как связаны улицы, и может предложить оптимальный путь.
3. Многослойные нейронные сети
LLM используют глубокое обучение (deep learning), где текст обрабатывается через десятки слоёв нейронной сети. Каждый слой изучает текст на разном уровне:
• Один слой анализирует слова.
• Другой – смысл предложений.
•