Большая языковая модель (LLM)

A Large Language Model (LLM) is a sophisticated type of Artificial Intelligence (AI) trained on massive datasets to understand, generate, and manipulate human language. These models represent a significant evolution in Deep Learning (DL), utilizing neural networks with billions of parameters to capture complex linguistic patterns, grammar, and semantic relationships. At their core, most modern LLMs rely on the Transformer architecture, which allows them to process sequences of data in parallel rather than sequentially. This architecture employs a self-attention mechanism, enabling the model to weigh the importance of different words in a sentence relative to one another, regardless of their distance in the text.

Основные механизмы LLM

Функциональность LLM начинается с токенизации, процесса, при котором исходный текст разбивается на более мелкие единицы, называемые токенами (словами или частями слов). На этапе обучения модели система анализирует петабайты текста из Интернета, книг и статей. Она занимается неконтролируемым обучением, чтобы предсказать следующий токен в последовательности, эффективно изучая статистическую структуру языка.

После этого начального обучения разработчики часто применяют тонкую настройку, чтобы специализировать модель для конкретных задач, таких как медицинский анализ или помощь в кодировании. Именно благодаря этой адаптивности такие организации, как Стэнфордский центр исследований фундаментальных моделей, classify как «фундаментальные модели» — широкие основы, на которых строятся конкретные приложения.

Применение в реальном мире

LLM вышли за рамки теоретических исследований и нашли практическое применение в различных отраслях промышленности, где они оказывают значительное влияние:

• Intelligent Virtual Assistants: Modern customer service relies heavily on chatbots powered by LLMs. Unlike older rule-based systems, these agents can handle nuanced queries. To improve accuracy and reduce hallucinations, developers integrate Retrieval Augmented Generation (RAG), allowing the model to reference external, up-to-date company documentation before answering.
• Multimodal Vision-Language Systems: The frontier of AI connects text with visual data. Vision-Language Models (VLMs) allow users to query images using natural language. For instance, combining a linguistic interface with a robust detector like YOLO26 enables systems to identify and describe objects in real-time video feeds based on spoken commands.

Соединяя текст и видение с помощью кода

While standard LLMs process text, the industry is shifting toward Multimodal AI. The following example demonstrates how linguistic prompts can control computer vision tasks using YOLO-World, a model that understands text descriptors for open-vocabulary detection.

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a model capable of understanding natural language prompts
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define custom classes using text descriptions rather than fixed labels
model.set_classes(["person wearing a red helmet", "blue industrial machine"])

# Run inference to detect these specific text-defined objects
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Show results
results[0].show()

Различение смежных понятий

Важно отличать LLM от более широких или параллельных терминов:

• LLM vs. Natural Language Processing (NLP): NLP is the overarching academic field concerned with the interaction between computers and human language. An LLM is a specific tool or technology used within that field to achieve state-of-the-art results.
• LLM vs. Generative AI: Generative AI is a category that encompasses any AI capable of creating new content. LLMs are the text-based subset of this category, whereas models like Stable Diffusion represent the image-generation subset.

Проблемы и перспективы

Несмотря на свои возможности, LLM сталкиваются с проблемами, связанными с предвзятостью ИИ, поскольку они могут непреднамеренно воспроизводить предвзятость, присутствующую в их обучающих данных. Кроме того, огромные вычислительные мощности, необходимые для обучения моделей, таких как GPT-4 или Google , вызывают опасения по поводу энергопотребления. В настоящее время исследования сосредоточены на квантовании моделей, чтобы сделать эти системы достаточно эффективными для работы на периферийном оборудовании.

Для более глубокого технического понимания в оригинальной статье «Внимание — это все, что вам нужно» представлена основополагающая теория трансформаторов. Вы также можете узнать, как NVIDIA оптимизирует аппаратное обеспечение для этих массивных рабочих нагрузок.