LLM (Large Language Model) — это сверхбольшая языковая модель, основанная на искусственном интеллекте. По своей сути, это очень сложная программа для предсказания слов.
Проще всего представить ее как невероятно продвинутую систему автодополнения. Она не "понимает" текст в человеческом смысле, а вычисляет, какое слово с наибольшей вероятностью должно идти следующим в данной последовательности, основываясь на гигантском объеме данных, на которых ее обучали.
Пример: если вы напишете: "Сегодня на небе светит яркое...", модель, проанализировав миллионы похожих предложений, предскажет, что с высокой вероятностью следующим словом будет "солнце".
Архитектура LLM
"Мозг" большинства современных LLM (как ChatGPT, Gemini, LLaMA) — это архитектура Transformer. Ее ключевые компоненты:
1. Токенизатор (Tokenizer)
- Что делает: Превращает входной текст в числа, которые может понять компьютер (так называемые токены). Токен — это не всегда одно слово; это может быть часть слова (например, "анти"-, "-гравитация") или даже один символ.
- Аналогия: Переводчик с человеческого языка на машинный.
2. Нейронная сеть (Neural Network)
Это главный "двигатель" модели. В основе Transformer лежат два ключевых механизма:
- Механизм Внимания (Attention Mechanism):
Что делает: Позволяет модели "обращать внимание" на разные части входного текста при генерации каждого следующего слова. Это ее "память в контексте".
Простой пример: Для ответа на вопрос "Кто написал 'Войну и мир'?" модель сфокусирует внимание на слове "написал", а затем на названии книги, чтобы найти связь и дать правильный ответ "Лев Толстой". Она не просматривает все свои данные заново, а использует механизм внимания, чтобы взвесить важность каждого слова в запросе. - Слои преобразования (Трансформерные блоки):
Модель состоит из десятков или даже сотен таких блоков, соединенных вместе. Каждый блок обрабатывает информацию, передает ее следующему, постепенно усложняя и уточняя "понимание" текста.
3. Векторные представления (Embeddings)
- Что это: Слова (токены) преобразуются в длинные последовательности чисел (векторы). Эти векторы capture семантическое значение слов.
- Ключевой момент: Слова со схожим значением (например, "король" и "королева") будут иметь похожие векторы. Модель может математически оперировать этими векторами (знаменитый пример: вектор("король") - вектор("мужчина") + вектор("женщина") ≈ вектор("королева")).
4. Параметры (Parameters)
- Что это: Это "знания" модели, хранящиеся в виде числовых значений в нейронной сети. Все связи между нейронами имеют свои "веса" — это и есть параметры.
- Масштаб: Чем больше параметров, тем потенциально "умнее" и сложнее модель. Современные LLM имеют от миллиардов до триллионов параметров. Именно поэтому они Large (большие).
Принцип работы LLM
Работу можно разделить на два ключевых этапа: Обучение и Вывод.
1. Фаза обучения (Training)
Это самый ресурсоемкий этап, требующий огромных вычислительных мощностей и данных.
- Шаг 1: Предобучение (Pre-training)
Модели "скармливают" колоссальный объем текста из интернета (книги, статьи, код, форумы и т.д.) — это терабайты и петабайты данных.
Задача: Предсказать следующее слово в предложении (маскированное языковое моделирование). Например, скрывается часть предложения: "Москва — столица [маска]", и модель учится предсказывать слово "России".
В процессе этого модель выявляет статистические закономерности, грамматику, факты, стили письма и даже логические связи в языке. На этом этапе она приобретает свои "знания". - Шаг 2: Тонкая настройка (Fine-tuning)
После предобучения модель "умна", но не обязательно послушна и безопасна. Она может генерировать toxic или вредоносный контент.
С помощью обучения с подкреплением (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback) модель дорабатывают:
Создание датасета: Люди-анотаторы составляют примеры хороших и плохих ответов.
Обучение модели вознаграждения: Создается отдельная модель, которая учится оценивать, насколько ответ хорош и безопасен.
Оптимизация: Основная модель настраивается так, чтобы генерировать ответы, которые получат высокую оценку от модели вознаграждения.
2. Фаза вывода (Inference)
Это этап, когда вы уже взаимодействуете с готовой моделью (например, в чате).
- Ввод: Вы задаете вопрос (промпт).
- Токенизация: Ваш текст разбивается на токены и преобразуется в числа.
- Обработка: Токены проходят через все слои нейронной сети. Механизм внимания определяет, какие части запроса самые важные.
- Генерация: Модель вычисляет вероятностное распределение над всем своим словарем — какое слово может быть следующим.
- Выбор слова: Модель не всегда выбирает самое вероятное слово. Она использует методы вроде сэмплирования (выбор из нескольких наиболее вероятных вариантов), что делает ответы более творческими и менее предсказуемыми.
- Повторение: Выбранное слово добавляется к вашему запросу, и весь процесс повторяется снова, пока не будет сгенерирован полный ответ или не будет достигнут лимит токенов.
- Детокенизация: Полученная последовательность токенов преобразуется обратно в читаемый текст и выводится вам.
Паттерн "Transformer"
Transformer — это архитектура нейронной сети, которая обрабатывает последовательности данных (например, предложения) целиком, а не по частям.
Её ключевая идея — Mechanism of Self-Attention (механизм самовнимания).
Пример:
Представьте предложение: «Кошка съела рыбу, потому что она была голодна».
- Задача: Определить, к кому относится слово «она»?
- Как это делает Transformer?
Он смотрит на все слова в предложении одновременно.
Для слова «она» он вычисляет «внимание» — то есть, насколько сильно оно связано с каждым другим словом.
Он определяет, что наибольшая связь у «она» с словом «кошка», и почти нулевая — со словом «рыба».
Результат: Модель «понимает» контекст и правильно определяет, что «она» — это кошка.
Из чего состоит:
- Кодер (Encoder) — «Аналитик».
Принимает входные данные (например, исходный текст для перевода).
Разбирает его, находит связи между словами и создает их «умные» векторные представления. - Декодер (Decoder) — «Генератор».
Берет представления от кодера.
Использует их для генерации выходной последовательности (например, перевода на другой язык). На каждом шаге он тоже смотрит на всё, что уже сгенерировал.
Самое главное: Вся мощь Transformer в том, что он не обрабатывает слова по порядку одно за другим (как это делали старые модели). Он анализирует все слова сразу, что позволяет ему находить сложные зависимости в тексте и обучаться гораздо быстрее.
Именно эта архитектура лежит в основе GPT, Bard, Llama и других современных LLM.