LLM

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) - класс моделей искусственного интеллекта, обученных на огромных объёмах текстовых данных и способных выполнять широкий спектр задач, связанных с обработкой естественного языка. Большие языковые модели лежат в основе современных систем генерации текста, машинного перевода, ответов на вопросы и многих других приложений.

К наиболее известным примерам LLM относятся ChatGPT от OpenAI, GigaChat от «Сбера», YandexGPT от «Яндекса», Llama от Meta (деятельность которой признана экстремистской и запрещена в РФ), DeepSeek-R1 и другие.

В интернет-маркетинге и SEO большие языковые модели используются для создания контента, анализа данных, автоматизации маркетинговых процессов и улучшения пользовательского опыта.

Как работают большие языковые модели

Предобучение

Модель загружается гигантским объёмом данных из интернета: миллиардами веб-страниц, книгами, научными статьями, форумами. Основной источник - Common Crawl, база данных, состоящая из миллиардов веб-страниц. На этом этапе модель учится предсказывать следующее слово (токен).

Данные поступают в «сыром» виде и содержат много мусора, поэтому перед загрузкой проводится очистка: удаление рекламы и дубликатов, удаление токсичного контента, оставление только целевых языков.

После загрузки 10-15 триллионов токенов модель понимает статистические закономерности текста: какие слова встречаются вместе, какие фразы типичны. Однако она ещё не умеет вести диалог, фильтровать ложь или следовать инструкциям - этим занимается пост-тренировка.

Этот процесс называется самообучением с учителем (self-supervised learning) - модель учится на самих текстах, не требуя дополнительной разметки.

Токенизация

LLM не работают со словами как с целыми единицами. Они работают с токенами - фрагментами слов, символами, кусками текста. Токенизация превращает фразу в набор чисел.

Почему нельзя токенизировать по словам? Потому что морфология и частотность различаются. Модель лучше учится, если умеет выделять общие корни и приставки: «run», «running», «runner» - всё это частично перекрывается токенами, что экономит память и ускоряет обучение.

Эмбеддинг и векторизация

После токенизации каждый токен превращается в вектор - длинный список чисел. Чем ближе вектора, тем ближе значения слов.

Архитектура трансформера

Почти все современные большие языковые модели построены на архитектуре трансформера, которая использует механизм внимания (self-attention) для учёта связей между словами независимо от их расстояния в тексте. Это позволяет модели понимать контекст и смысл длинных последовательностей.

Механизм self-attention означает, что каждый токен «смотрит» на остальные токены в предложении и взвешивает, кто из них важнее для понимания смысла.

Контекстное окно

Контекстное окно - это предел, сколько токенов модель может «увидеть» одновременно. У разных моделей этот показатель различается: GPT-4 работает с окном до 128 000 токенов, LLaMA 3.1 - 64 000, DeepSeek-R1 - 32 000. Современные версии позволяют работать с документами объёмом в сотни тысяч токенов.

Инференс

Инференс - процесс, когда обученная модель генерирует текст на лету. Она видит ввод (например, «Земля вращается…») и предсказывает следующий токен («вокруг»). Процесс циклически повторяется.

Пост-тренировка

После этапа предобучения модель просто угадывает текст. Чтобы она стала полезной, её дополнительно обучают отвечать на команды.

Supervised Fine-Tuning (SFT) - модель загружается сотнями тысяч примеров вопросов и правильных ответов. Это позволяет ей понять структуру диалога.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - человек оценивает несколько ответов на 1 вопрос, и модель учится отдавать предпочтение лучшему.

Тонкая настройка

После основного обучения модели могут дообучаться (fine-tuning) на специализированных данных для решения конкретных задач или улучшения качества в определённой области.

Масштабирование

Главная особенность больших языковых моделей - их размер. Если ранние модели содержали миллионы параметров, то современные LLM оперируют миллиардами и даже сотнями миллиардов параметров. Параметры - это переменные, которые в машинном обучении используются для настройки модели. Увеличение размера приводит к появлению новых, непредвиденных способностей.

Ключевые способности

Генерация текста

LLM способны создавать связные, грамматически правильные тексты на любые темы, подражая разным стилям и жанрам.

Понимание контекста

Модели учитывают контекст длиной до сотен тысяч токенов (в современных версиях), что позволяет работать с большими документами и сложными запросами.

Ответы на вопросы

LLM могут отвечать на вопросы, используя как знания, полученные при обучении, так и информацию из предоставленного контекста.

Перевод

Многие большие языковые модели способны переводить текст между разными языками с качеством, сопоставимым со специализированными переводчиками.

Резюмирование

Способность кратко излагать содержание длинных текстов, выделяя ключевую информацию.

Написание кода

LLM могут генерировать программный код на разных языках, объяснять его, находить ошибки, переписывать с 1 языка на другой.

Креативные задачи

Модели пишут стихи, рассказы, сценарии, придумывают идеи, составляют планы, генерируют маркетинговые тексты.

Обучение на нескольких примерах

LLM способны выполнять новые задачи, получив всего несколько примеров (few-shot learning) или даже простое описание на естественном языке (zero-shot learning).

Виды LLM

Модель с нулевым выстрелом (Zero-shot model) - обучается без примеров. Знакомится с большими датасетами с общей информацией, затем самостоятельно учится выполнять новые задачи.
Тонко настроенные модели - дополнительно обученные модели с нулевым выстрелом под конкретные задачи (например, Codex от OpenAI для программирования).
Модели представления языка - используют глубокое обучение для обработки естественной речи, могут адаптироваться под разные задачи путём дополнительной настройки.
Мультимодальные модели - обучаются на разных типах данных, что позволяет им обрабатывать как текст, так и изображения.

Архитектуры LLM

Трансформер (Transformer) - базовая архитектура для многих современных моделей, создаёт цифровое представление каждого элемента последовательности.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - модель, разработанная в Google, рассматривает текст в обоих направлениях для лучшего понимания контекста.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) - языковая модель от OpenAI, обученная на архитектуре трансформера и способная предсказывать следующий элемент в последовательности с учётом контекста.
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) - модель, созданная в Google, рассматривает все задачи обработки естественного языка как преобразование текста в текст.

Известные большие языковые модели

OpenAI

GPT-3 (2020) - 175 млрд параметров, прорывная модель
GPT-4 (2023) - мультимодальная модель (текст + изображения)
GPT-4o - улучшенная версия с более высокой скоростью

Google

Gemini - семейство мультимодальных моделей
PaLM 2 - мощная языковая модель
LaMDA - модель, ориентированная на диалог

Яндекс

YandexGPT - языковая модель для русскоязычного контента
YandexGPT Pro - улучшенная версия

Сбер

GigaChat - мультимодальная нейросеть

Другие

Claude (Anthropic) - модель с фокусом на безопасность
DeepSeek - китайская модель
Mistral AI - европейская модель
Llama (Meta) - модель, признанная экстремистской и запрещённая в РФ

Применение в маркетинге

Генерация контента

LLM активно используются для создания статей, постов для социальных сетей, описаний товаров, email-рассылок, сценариев для видео. Это ускоряет производство контента и снижает затраты.

SEO-оптимизация

Генерация мета-тегов (title, description)
Создание текстов с учётом ключевых слов
Подготовка структурированных данных
Генерация FAQ-разделов

Анализ данных

LLM могут анализировать отзывы клиентов, выделять ключевые темы, определять тональность, обобщать большие объёмы информации из опросов и комментариев.

Персонализация

На основе данных о клиентах модели могут создавать персонализированные предложения, коммуникации и контент.

Генерация идей

Модели помогают придумывать названия продуктов, слоганы, темы для контента, варианты рекламных кампаний.

Перевод и локализация

LLM качественно переводят контент на разные языки, адаптируя его под локальные особенности.

Чат-боты и поддержка

Большие языковые модели лежат в основе современных чат-ботов, способных вести осмысленные диалоги и отвечать на вопросы клиентов.

Галлюцинации

Галлюцинации - явление, когда LLM уверенно выдаёт ложную информацию. Это происходит из-за статистической природы модели: она не «знает» в человеческом смысле, а предсказывает наиболее вероятное продолжение. Обучающие данные могут содержать ошибки, также сказываются ограничения по контекстному окну и стремление модели казаться уверенной.

Для борьбы с галлюцинациями используются инструменты подключения к поисковикам и базам данных, а также улучшение RLHF.

Преимущества

Универсальность - одна модель решает множество задач
Качество генерации, близкое к человеческому
Понимание контекста и нюансов
Мультиязычность
Способность учиться на нескольких примерах
Постоянное развитие и улучшение

Недостатки и ограничения

Галлюцинации - могут генерировать уверенные, но не соответствующие действительности утверждения
Отсутствие истинного понимания - модели не понимают смысл в человеческом смысле, а лишь статистически предсказывают слова
Предвзятость - могут воспроизводить стереотипы и предрассудки из обучающих данных
Стоимость - разработка и использование требует значительных вычислительных ресурсов
Авторские права - вопросы прав на сгенерированный контент остаются не до конца урегулированными
Ограниченный контекст - хотя длина растёт, она всё ещё ограничена по сравнению с человеческой памятью

Будущее LLM

Увеличение длины контекста до миллионов токенов
Мультимодальность (работа с текстом, изображениями, видео, аудио)
Улучшение способности к рассуждениям
Снижение стоимости использования
Интеграция в повседневные приложения
Регулирование и этические нормы

Сравнение с простыми языковыми моделями

Простые языковые модели (такие как RNNLM, Word2vec) используют различные методы обработки языка, могут предсказывать последовательность слов или частоту их применения. LLM же используют глубокое обучение для изучения закономерностей и способны создавать релевантный креативный контент.

LLM требуют значительно больше данных и вычислительных ресурсов, количество их параметров исчисляется миллиардами или даже сотнями миллиардов.

Связанные термины

Аноним

Поиск

LLM