Что изменилось в LLM по сравнению с оригинальным трансформером?

LLM (Large Language Models) развились на базе оригинального трансформера, но имеют ряд отличий и улучшений:

• Масштаб: LLM значительно больше по числу параметров (миллиарды и даже триллионы), что позволяет им лучше моделировать сложные зависимости в языке.
• Обучение: Используют обучение на огромных корпусах текстов с задачами автозаполнения или предсказания следующего слова, что улучшает генерализацию.
• Архитектурные улучшения: В LLM могут применяться оптимизации, такие как более эффективные механизмы внимания, адаптивные слои, улучшенные методы нормализации.
• Финетюнинг и адаптация: LLM часто дообучают на специализированных данных или используют методы few-shot learning для повышения качества в конкретных задачах.

В итоге LLM — это масштабные, оптимизированные и более универсальные версии трансформеров, способные генерировать связный и контекстно релевантный текст.