💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.

Познакомься: это LLM.

🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.

🧩 А теперь расшифруем:

LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что по-русски значит «большая языковая модель».

— Large (большая) — потому что модель обучена на гигантских массивах данных и имеет миллиарды параметров, словно «нейроны», которые учатся понимать язык.
— Language (языковая) — потому что она работает с человеческой речью: распознаёт вопросы, команды, описания.
— Model (модель) — потому что это математическая структура, созданная на основе машинного обучения, которая находит закономерности и применяет их для генерации текста.

С бурным развитием ChatGPT искусственный интеллект дает о себе знать большому количеству людей, особенно в традиционных бастионах человеческих способностей — понимании прочитанного, распознавании речи и идентификации изображений.

На самом деле, на приведенной инфографике ясно видно, что искусственный интеллект превзошел человеческие показатели во многих областях и, похоже, собирается обогнать людей и в других направлениях.

Как тестируется производительность❓

Используя данные контекстуального искусственного интеллекта, мы визуализируем, насколько быстро модели искусственного интеллекта начали превосходить показатели баз данных, а также достигли ли они еще человеческого уровня мастерства.

Каждая база данных разработана с учетом определенного навыка, такого как распознавание рукописного ввода, понимание языка или понимание прочитанного, при этом каждый процентный балл сопоставляется со следующими критериями:

0%
Это соответствует наиболее известной производительности искусственного интеллекта на момент создания набора данных.