⭕ Обучение языковых моделей LLM — Поэтапно.

🔘Подача данных. Модель получает примеры в виде текста, изображений, видео или звука.

🔘Предсказание. Модель анализирует поступившие данные и пытается определить, какое слово или элемент информации будет следующим. Она рассчитывает вероятность каждого варианта, используя изученные ранее паттерны.

🔘Сравнение с правильным ответом. После того как модель выдает предсказание, оно сравнивается с эталонными данными.

🔘Корректировка. Этот шаг помогает модели "подстроиться" под реальные данные, уменьшая разницу между предсказанием и истинным ответом.

🔘Повторение. Обучение не происходит за один проход. Итеративное повторение процесса – от подачи данных до корректировки – позволяет модели многократно "перепроверять" свои предположения и постепенно улучшать точность предсказаний.

💬 Миллионы повторений дают модели возможность усвоить сложные закономерности и адаптироваться к разнообразию входных данных (промты).