LLM — это нейросетевая модель для обработки естественного языка (NLP), обученная на гигантских массивах текста (книги, статьи, интернет-контент). Она использует архитектуру трансформеров, что позволяет анализировать контекст, генерировать связные ответы, выполнять перевод, суммаризацию и диалог.

Обучение LLM включает два этапа:

• Предобучение — модель изучает языковые закономерности, предсказывая пропущенные слова в тексте.
• Дообучение — тонкая настройка под конкретные задачи, например, этичные ответы или специфические форматы.

Особенности LLM:

• Масштаб: миллиарды параметров.
• Требуют мощных вычислительных ресурсов.
• Склонны к «галлюцинациям» (генерация вымышленной информации).

Примеры моделей: GPT-4, LLaMA, PaLM, Claude.

Применение: чат-боты, аналитика данных, креативные тексты, обучение. Требуют проверки результатов из-за риска ошибок или смещений в данных.