Large Language Models (LLMs) reprezintă o categorie distinctă de modele de inteligență artificială specializate în prelucrarea limbajului natural. Aceste modele sunt construite pe arhitectura transformer, o inovație semnificativă în domeniul rețelelor neurale. Un exemplu reprezentativ de LLM este GPT-3/3.5/4, dezvoltat de OpenAI.
Procesul de antrenare al unui LLM implică expunerea modelului la cantități masive de date text provenite dintr-o varietate de surse, cum ar fi cărți, articole de știri, pagini web și multe altele. Cu cât setul de date este mai vast și mai diversificat, cu atât modelul devine mai capabil să înțeleagă și să genereze limbaj uman într-un mod coerent și semnificativ.
Caracteristica distinctivă a LLMs constă în preînțelegerea contextului. Aceste modele sunt capabile să analizeze și să înțeleagă relațiile dintre cuvinte, propoziții și paragrafe, permițându-le să producă răspunsuri relevante și adecvate în funcție de inputul primit. Acest nivel de înțelegere contextuală face ca LLMs să fie extrem de versatili în abordarea unor sarcini variate de limbaj natural.
Utilizările practice ale LLMs sunt diversificate, acoperind domenii precum:
- Generarea de texte: LLMs pot crea articole, povestiri, poezii sau alte tipuri de conținut textual.
- Traducerea automată: Ele pot traduce texte între diferite limbi cu o precizie considerabilă.
- Rezumarea conținutului: LLMs pot extrage informații cheie din texte și genera rezumate concise.
- Răspunsuri la întrebări: Aceste modele pot oferi răspunsuri contextuale și informate la întrebări formulate în limbaj natural.
- Asistență în programare: LLMs, cum ar fi GPT-3/3.5/4, au capacitatea de a genera cod sursă pe baza descrierilor în limbaj natural.