Этапы работы больших языковых моделей LLM (Large-Language Models):
(продолжение предыдущего поста)

1. Сбор данных и токенизация (Data Collection and Tokenization):
- На этом этапе происходит сбор большого объема текстовых данных и их токенизация, то есть разделение на отдельные элементы (токены).

2. Очистка и токенизация (Cleaning and Tokenizing):
- Данные очищаются от ненужной информации и повторно токенизируются для подготовки к обучению модели.

3. Механизм само-внимания (Self-Attention Mechanism):
- Используется для обработки данных с учетом контекста и взаимосвязей между токенами.

4. Оптимизация на основе градиента (Gradient-based optimization):
- Применяется для улучшения параметров модели на основе анализа ошибок.

5. Обучение с использованием архитектуры трансформера (Pretraining with Transformer Architecture):
- Модель обучается на больших текстовых наборах данных с использованием архитектуры трансформера.

6. Файн-тюнинг для конкретных задач (Fine-Tuning for Specific Tasks):
- Модель настраивается для выполнения конкретных задач, таких как классификация текста или генерация ответов.

7. Квантование, обрезка, дистилляция (Quantization, Pruning, Distillation):
- Применяются методы оптимизации модели для уменьшения ее размера и повышения эффективности.

8. Меры безопасности (Safety Measures):
- Включают проверку модели на соответствие этическим стандартам и безопасность использования.

9. Оптимизация и развертывание (Optimization & Deployment):
- Модель оптимизируется для работы в производственных условиях и развертывается для использования.

10. Генерация вывода и ответов (Inference & Response Generation):
- Модель используется для генерации ответов на запросы пользователей.

11. Стратегии декодирования (Decoding strategies):
- Применяются различные стратегии для улучшения качества генерируемых ответов.

12. Поиск и извлечение информации (RAG):
- Используется для поиска и извлечения информации из внешних источников для улучшения ответов модели.