Гранты в IT | Product Masters

Давайте разберемся в архитектуре языковых моделей:

1. Large Language Models

Супер механизм автодополнения который рассуждает с помощью attention

Как он обрабатывает информацию
• Делит текст на маленькие части (tokens)
• Смотрит на все релевантные tokens одновременно (self-attention = “фокус где нужно”)
• Строит смысл слой за слоем
• Предсказывает следующий token

Почему это работает?

LLMs понимают не слова, они понимают связи между частями текста

Представьте это как:

Очень умный “предсказатель следующего слова” который выучил логику читая весь интернет

2. Large Concept Models

Думает полноценными идеями, а не токенами - как прыжок от абзаца к концепции

Как он обрабатывает информацию
• Делит текст на смысловые части (предложения, абзацы)
• Преобразует их в concept embeddings (SONAR)
• Использует diffusion для уточнения смысла (постепенно убирает шум из идеи)

Почему это работает?

LCMs пропускают шум token-by-token и работают напрямую со смыслом

Представьте это как:

LLM который думает не буква → слово → предложение
а концепция → рассуждение → ответ

3. Large Action Models

AI который не просто отвечает - он реально выполняет действия

Как он обрабатывает информацию
• Видит экран и контекст
• Понимает что вы хотите (intent)
• Разбивает задачу на шаги
• Планирует и выполняет действия
• Проверяет сработало ли действие
• Пробует снова если нужно

Почему это работает?

LAMs включают perception + planning + memory - три элемента необходимые для agency

Представьте это как:

Цифровой ассистент который может управлять вашим компьютером как человек

4. Mixture of Experts

Класс полный экспертов - router выбирает кто отвечает на каждый вопрос

Как он обрабатывает информацию
• Router смотрит на ваш запрос
• Активирует только тех экспертов которые лучше всего подходят
• Каждый эксперт дает свой ответ
• Модель объединяет их результаты

Почему это работает?

Вы получаете мощность огромной модели без запуска всей системы каждый раз

Представьте это как:

Не один гигантский мозг, а команда специалистов

5. Vision-Language Models

Модель видит (vision encoder) и понимает (text encoder), затем объединяет оба

Как он обрабатывает информацию
• Image → визуальные patches
• Text → token embeddings
• Fusion слой выравнивает оба пространства
• LLM генерирует ответ

Почему это работает?

Он превращает pixels в смысл, а затем смысл в язык

Представьте это как:

AI версия фразы “посмотри на это и объясни мне”

6. Small Language Models

Компактные, эффективные модели оптимизированные для скорости и конкретных задач

Как он обрабатывает информацию
• Та же transformer архитектура что и у LLMs
• Меньше параметров (обычно меньше 10B)
• Часто distillation из больших моделей
• Fine-tuned для узких use cases

Почему это работает?

SLMs обменивают широту знаний на эффективность, поэтому они достаточно быстрые чтобы работать on-device или в большом масштабе

Представьте это как:

Специалиста который знает одну вещь очень хорошо вместо того чтобы знать понемногу обо всем

7. Masked Language Models

Читает предложения как человек: видит все целиком и предсказывает скрытые слова

Как он обрабатывает информацию
• Маскирует некоторые tokens
• Смотрит на полный левый и правый контекст
• Предсказывает пропущенный текст
• Строит contextual embeddings

Почему это работает?

Его bidirectional взгляд дает глубокое семантическое понимание

Представьте это как:

Языковую модель обученную на задаче “заполни пропуски”

8. Segment Anything Models

Вы указываете на объект → SAM мгновенно и точно выделяет его контур

Как он обрабатывает информацию
• Vision Transformer кодирует все изображение
• Prompt encoder кодирует вашу точку или рамку
• Mask decoder объединяет оба сигнала
• Output = пиксельно точная segmentation

Почему это работает?

SAM обобщается на разные изображения - без необходимости retraining

Представьте это как:

Универсальный инструмент “выбрать объект” для реального мира

448 views15:21