Принципи роботи великих мовних моделей (LLM)

Лисий, П. О. (2025). Принципи роботи великих мовних моделей (LLM). Журнал обчислювальної та прикладної математики, 1, 63–76. https://doi.org/10.17721/2706-9699.2025.1.06

У статтi дослiджено принципи роботи великих мовних моделей (LLM), зокрема механiзм генерацiї наступного токена в процесi автогресивного моделювання. Описано теоретичнi основи нейронних мовних моделей, трансформерну архiтектуру з механiзмом самоуваги, а також роль токенiзацiї та ембеддингу у формуваннi вхiдного представлення тексту. Проаналiзовано основнi методи вибору наступного токена (жадiбне декодування, top-k, top-p семплiнг, температура), їхнiй вплив на стохастичнiсть результатiв i баланс мiж узгодженiстю та креативнiстю. Розглянуто обмеження довжини контексту, джерела тренувальних даних i виклики, пов’язанi з iнтерпретованiстю та ймовiрнiстю «галюцинацiй». Стаття є цiлiсним оглядом архiтектурних та алгоритмiчних рiшень, що лежать в основi генерацiї тексту LLM.