Войти
модели 1 мин

Руководство по LLM для новичков: как ИИ учится предсказывать следующее слово

Статья объясняет базовые принципы работы больших языковых моделей простым языком. Автор разбирает ключевые концепции — токены, эмбеддинги, трансформеры, обучение и предсказание следующего токена — без сложной математики, показывая, что в основе LLM лежит относительно простая идея предсказания следующего элемента в последовательности текста.

Полезно всем, кто хочет понять принципы работы LLM без технического бэкграунда. Статья помогает сформировать правильное представление о том, как на самом деле функционируют AI-ассистенты, развенчивая мифы о «памяти» и «понимании».

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

О чём статья

  • LLM — это программа, обученная предсказывать следующий элемент в последовательности текста, а не база данных с поиском по памяти
  • Модель работает через распознавание паттернов, выученных во время обучения, а не через хранение фактов
  • Базовые концепции (токены, эмбеддинги, трансформеры) можно объяснить доступно без погружения в математику
LLMобучениетрансформерытокеныэмбеддинги
Ксения Лаврова Medium #llm
Читать оригинал

Ещё по теме

Etched: стартап из троих дропаутов Гарварда собрал $300 млн при оценке $10,3 млрд на чипах для AIWhisper больше не один: новая расстановка сил в открытых моделях распознавания речиCactus Hybrid: Gemma 4 научили признаваться, когда модель не уверена

Комментарии

…