Что такое LLM и как работает большая языковая модель

Где применяют LLM

Типичные задачи: классификация обращений, извлечение полей из документов, суммаризация, ответы по базе знаний, генерация кода и управление инструментами. Выбор архитектуры зависит от задачи.

Если ответ должен опираться на внутренние документы, используют RAG. Если модель должна выполнить действие, подключают tool calling или агента. Если формат должен быть строго машинным, применяют structured output и схему валидации.

Стоимость запроса обычно зависит от числа входных и выходных токенов. Поэтому полезно сокращать историю, не передавать лишние документы и выбирать модель по сложности задачи. Маленькая модель часто дешевле и быстрее справляется с классификацией, а более сильная нужна для сложного рассуждения или кода.

Главный вывод: LLM — вероятностный генератор текста. Она становится частью продукта только после того, как приложение добавляет ей актуальные данные, проверку результата и безопасные способы действовать.