Материал на Хабре разбирает ключевые понятия современных больших языковых моделей (LLM) — от токенизации до архитектуры трансформеров и принципов масштабирования. LLM стали основой большинства инноваций в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Статья доступно объясняет, как работает токенизация (по словам, символам, подсловам), зачем нужны эмбеддинги и как формируется контекстное окно.

В обзоре подробно описаны архитектурные основы (transformer, decoder-only, механизм внимания), понятие функции потерь, scaling law, роль данных и вычислительных ресурсов. Отдельно выделены стратегии работы с длинными текстами (слайсинг, сжатие, кэширование) и способы управления генерацией: temperature, top-k/top-p sampling, repetition penalty, beam search. Приведены примеры токенизации и эмбеддингов, а также объяснена логика формирования семантических связей внутри моделей.

В заключении подчеркивается: эффективное применение LLM невозможно без базового понимания их внутренней логики, архитектуры и ограничений. Статья будет полезна как исследователям и разработчикам, так и бизнес-специалистам и студентам, осваивающим AI в реальных задачах.