Хочешь разобраться, какими способами обучают LLM? Обучение больших языковых моделей (LLM) основано на разных подходах, которые помогают моделям понимать и генерировать текст. Каждый метод по-своему формирует процесс обучения — от предсказания следующего слова до классификации целых предложений или разметки сущностей. Вот 4 распространённых способа обучения LLM простым языком 👇 1. Causal Language Modeling Предсказывает следующее слово в последовательности на основе предыдущих. Помогает модели освоить естественный поток речи и структуру предложений. Аналогия: как заканчивать фразу за другого человека, угадывая следующее слово. 2. Masked Language Modeling Обучается, угадывая пропущенные слова в предложении на основе окружающего контекста. Улучшает общее понимание языка. Аналогия: как решать задания с пропусками. 3. Text Classification Modeling Определяет общий класс предложения (например, тональность или тему), сравнивая предсказания с реальными метками. Аналогия: как сортировать письма по папкам «Работа», «Личное» или «Промо». 4. Token Classification Modeling Назначает метки каждому слову или подслову — например, выделяет имена, места или даты в тексте. Аналогия: как подсвечивать слова разными цветами — имена синим, места зелёным, даты жёлтым. Эти методы лежат в основе современных LLM, и каждый из них играет свою роль в том, чтобы делать ИИ умнее и полезнее. 👉 @DataSciencegx