💡 Как LLM типа ChatGPT "понимают" текст

💡 Как LLM типа ChatGPT "понимают" текст?

1. Векторный подход - в основе.

Все слова, фразы и даже целые тексты преобразуются в векторы — набор чисел.

Эти векторы отражают смысловое положение слов в пространстве.

Например, слова "кошка" и "кот" будут близки по вектору, а "кошка" и "автомобиль" — далеко.

📌 Это называется эмбеддинг (embedding), и это базовая техника в LLM.

2. Семантическое понимание - как следствие.

Модель "понимает" не сами слова, а их взаимосвязи в контексте — именно это и есть семантика.

Она обучена предсказывать, какие слова и фразы логически и смыслово подходят в конкретной ситуации.

Поэтому она может ответить на вопрос, даже если он формулируется нестандартно.

📌 Вывод:

Любая AI LLM, как и ChatGPT, использует векторный подход для представления слов, а на его основе - семантический анализ для генерации смысла.

Всё это работает внутри нейросетевой архитектуры трансформера.

Поставь реакцию, и в следующем покажу на простом примере как это работает:

разберем 2 примера, технический ("Как подключить Яндекс.Метрику к сайту на Tilda?") и эмоциональный ("Мне кажется, что я ничего не успеваю. Что делать?")

#ai #seoai