Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить

February 23, 2025

“Создай научно-фантастический рассказ, учитывая особенности обучения модели, объемом до 500 слов. При работе с моделью многие сталкиваются с неожиданным открытием — это не программирование, а живой диалог. Процесс обучения требует совершенно другого подхода к взаимодействию. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. А если нужно лучшее решение базовых задач — загляните к Gemini. Разве мы не хотим видеть наилучшее продолжение (имеющее наивысшую оценку правдоподобия) при каждом ответе? Однако, если всегда выбирать наилучший токен, то каждый раз ответы будут одинаковыми. Для достижения разнообразия в ответах иногда приходится идти на компромисс с точки зрения их качества.

Другие языки они осваивают за счёт дополнительных тренировок и внесения изменений в архитектуру.
Веса или параметры меняются в зависимости от того, угадывает нейросеть нужный результат (при обучении он известен заранее) или ошибается.
Большие языковые модели (LLM, от англ. Large Language Models) — это сложные алгоритмы, обученные на огромных массивах текстовых данных.Но суть этих алгоритмов проста.
В этом посте мы представили обзор вывода LLM, его важности и связанных с ним проблем.
Эти причины подталкивают к отказу от использования популярных решений таких иностранных IT-гигантов, как, например, компания OpenAI.

Агенты на основе больших языковых моделей

Такие модели могут работать как в облаке, так и на локальных устройствах в зависимости от требований задачи. Именно поэтому их используют, модифицируют и обучают любые разработчики, не только создатели. Раз у нас появились агенты и есть вычислительные мощности, а модели могут генерировать рассуждения и анализировать результаты, то мы можем использовать их нечеловеческие возможности. Индикатор вывода указывает модели, в каком виде, формате, последовательности или логике выдавать результат. Пока это основные нейросети LLM с которыми вы скорее всего столкнетесь в доступе в России. https://www.metooo.es/u/67baf8d02ce0a84dc7a82c8e Также могут быть их модификации делаемые крупными компаниями типа МТС, Т-Технологии и др.

Большие языковые модели (LLM) в задачах

ИИ – это способность машин выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, принятие решений и обработка языка. https://www.webwiki.co.uk/openaipodcast.transistor.fm http://mcforces.ru/user/Google-Boost/ Создайте функции для генерации и токенизации запросов и подготовьте данные для обучения. Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM. Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API.

инструментов для управления языковыми моделями

Для обработки и обучения моделей на облачных платформах необходимы процессоры с высокой производительностью. Топовые модели процессоров от Intel и AMD, такие как Intel Xeon и AMD EPYC, с частотой от 3,8 ГГц. Прошение — это текст или набор инструкций, который пользователь вводит https://ai4good.org в систему, чтобы получить ответ. В результате её удаётся запустить даже на обычных домашних видеокартах типа GTX, RTX 3070–3090 от NVIDIA. Но при этом наблюдается падение качества её работы на 5–15% от исходного варианта (впрочем, в ряде случаев, это оказывается приемлемым)». Времена, https://aihealthalliance.org когда считалось, что чем больше нейросеть — тем лучше, постепенно уходят в прошлое. Современные опенсорсные модели при очень скромных размерах работают не хуже гигантских проприетарных аналогов.