Прогресс больших языковых моделей: от предсказания к пониманию

Большие языковые модели (LLM) продолжают развиваться, и их способность предсказывать следующее слово уже не является единственной их функцией. Несмотря на то, что два года назад их выводы часто казались неуклюжими, сегодня они демонстрируют заметный прогресс. Рекомендуем ознакомиться с лекцией Карпаты «Deep Dive into LLMs» и статьей Ли и Тротта «LLMs Explained with a Minimum of Math and Jargon».

В 2024 году LLM могли лишь уверенно давать ошибки, однако теперь они научились признавать свои неопределенности, отвечая «я не знаю», а также обращаться за помощью к внешним инструментам. Модели теперь способны не только генерировать ответы, но и выполнять запросы, например, проверять погоду в реальном времени.

В 2026 году LLM продемонстрировали способность к пошаговому рассуждению, эффективно разбивая задачи на подзадачи и самостоятельно проверяя свои выводы. Благодаря внедрению обучения с подкреплением, модели становятся все более точными и способны использовать внешние данные для обоснованных выводов.

Таким образом, современные LLM могут не только предсказывать, но и анализировать, что открывает новые горизонты для их использования.