ОСНОВЫ АРХИТЕКТУРЫ LLM | 🧠⚙️
Large Language Models - нейросети, обрабатывающие и генерирующие текст. Их ядро — трансформеры (2017), заменившие RNN и CNN.
КЛЮЧЕВЫЕ КОМПОНЕНТЫ:
🔹 Токенизация - разбивка текста на части (токены).
🔹 Эмбеддинги - преобразование токенов в векторы.
🔹 Многослойные трансформеры — обработка данных через self-attention и feed-forward слои.
🔹 Обучение - предсказание следующего токена (например, GPT-3: 175 млрд параметров).
МЕХАНИКИ:
Self-attention: значимость слова в контексте.
- Fine-tuning: дообучение под задачи (чат, перевод).
Генерация: создание текста через вероятностный выбор токенов.
ПРИНЦИПЫ:
📌 Масштабируемость по качеству.
📌 Трансферное обучение.
📌 Инференс (GPU/TPU).
ТЕХНОЛОГИИ:
Библиотеки: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers.
Аппаратура: кластеры GPU (NVIDIA) или TPU (Google).
Применение: чат-боты (ChatGPT), переводчики, анализ настроений.
Вызовы: требовательность к ресурсам, этика использования, борьба с галлюцинациями.
#ИИ #вмиреит 🚀
