Архитектурa llm-моделей и её развитие

Введение: LLM-модели (Language Model Models) являются одним из ключевых инструментов в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Они представляют собой статистические модели, которые позволяют оценивать вероятность последовательности слов в заданном языке. LLM-модели нашли широкое применение в различных задачах, таких как машинный перевод, распознавание речи, генерация текста и других. Развитие LLM-моделей: История LLM-моделей началась с появления классических моделей, таких как N-граммы и скрытые Марковские модели. Однако, эти модели имели свои ограничения, такие как проблема разреженности данных и невозможность учесть контекст за пределами N-граммы. С развитием глубокого обучения и появлением рекуррентных нейронных сетей (RNN), LLM-модели стали более мощными и способными учитывать долгосрочные зависимости в тексте. RNN-модели, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), позволили улучшить качество предсказания следующего слова в тексте. Однако, даже с использованием RNN-моделей, проблема разреженности данных осталась актуальной. Для решения этой проблемы были предложены различные подходы, такие как иерархические модели, которые учитывают контекст на разных уровнях, и модели с использованием внимания (attention), которые позволяют моделировать важность каждого слова в контексте. С появлением трансформеров (transformers), LLM-модели достигли нового...