Modelele Mari de Limbaj (în engleză Large Language Models sau LLM) reprezintă fundamentul tehnologic din spatele celor mai avansați asistenți de inteligență artificială contemporani, precum GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5, Llama 3 și DeepSeek.
La bază, un LLM este o rețea neuronală de dimensiuni masive (adesea cu zeci sau sute de miliarde de parametri) antrenată pe volume uriașe de text pentru a înțelege structura limbajului natural, a sintetiza informații, a scrie cod și a rezolva probleme logice complexe prin predicția probabilistică a următorului token.
Cum este organizat acest ghid
Pentru a înțelege cu adevărat cum funcționează un LLM fără a te pierde în formule matematice abstracte, am structurat cei 27 de termeni esențiali în 4 domenii practice:
- Arhitectură și Fundamente Tehnice: Ce este un Transformer, cum funcționează auto-atenția, ce reprezintă fereastra de context și cum sunt tokenizate textele.
- Antrenare și Aliniere: Etapele prin care un model brut devine un asistent util (Pre-training, SFT, RLHF, DPO și adaptare eficientă prin LoRA).
- Inferență, Parametri și Optimizare: Setările cheie la generare (temperatură, Top-P, KV Cache, cuantizare pe 4 biți și arhitecturi Mixture of Experts).
- Capabilități Avansate și Fenomene: Raționament pas cu pas (Chain of Thought), apariția halucinațiilor, învățarea în context și vectorii de atac (Prompt Injection).
Apasă pe oricare termen de mai jos pentru explicații simple, analogii din viața reală și exemple practice.