исследования 1 мин

Как на самом деле работают LLM — руководство для новичков

Автор объясняет устройство языковых моделей через метафору города TokenTown, где каждый район — это этап обработки данных. Статья показывает путь текста от токенизации через механизм внимания (attention) до генерации следующего слова, избегая как упрощённых аналогий, так и сложной математики.

Статья даёт интуитивное понимание архитектуры transformer без математики — полезно разработчикам и менеджерам, которым нужна рабочая модель того, как LLM обрабатывают текст, чтобы принимать технические решения.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.

О чём статья

  • Модель работает не с буквами, а с числовыми векторами (эмбеддингами) из 4000+ измерений, которые представляют токены из словаря на 50-200 тысяч элементов
  • Механизм attention использует query-key-value схему: каждое слово ищет релевантные предыдущие слова по содержанию, а не по позиции, и комбинирует их информацию
  • Модель не выбирает ответ сама — она вычисляет вероятности для всех возможных слов одновременно, а отдельный сэмплер (с параметрами temperature, top-p) делает финальный выбор
  • KV-кеш (хранилище ключей и значений) растёт с длиной контекста и числом слоёв — именно это определяет стоимость длинных диалогов
Ксения Лаврова Medium #llm
Читать оригинал

Ещё по теме

Комментарии