Лучшие большие языковые модели (БЯМ) 2025 года

Лучшие большие языковые модели (БЯМ) упрощают настройку, управление и обучение собственных моделей ИИ.

Большие языковые модели (БЯМ) — это разновидность искусственного интеллекта, предназначенная для понимания и генерации естественного языка и языков программирования. БЯМ можно использовать для решения различных задач, и каждая из них имеет свою степень пригодности и экономической эффективности. Для этого руководства мы протестировали несколько отдельных моделей, созданных на основе одной и той же базовой модели, чтобы найти лучшую БЯМ.

Эта область технологий развивается особенно быстро, поэтому, хотя мы и стараемся поддерживать актуальность этого руководства, вам, возможно, захочется проверить, не вышла ли новая модель и не является ли она более выгодным выбором с точки зрения соотношения цены и качества.

Это лучшие языковые модели 2025 года, протестированные нами. Мы выбрали одну базовую языковую модель как лучшую в целом и отобрали отдельные модели из ряда базовых моделей для каждой категории.

Лучшие большие языковые модели 2025 года: подробно

1. OpenAI’s GPT — лучшие большие языковые модели в целом

Технические характеристики:

• Параметры: 175 миллиардов +
• Доступ: API

Плюсы:

Минусы:

• Команда разработчиков и некоторые основатели покинули OpenAI после последнего релиза
• Другие модели обладают схожими возможностями, но стоят дешевле

Большинство LLM основаны на разновидности архитектуры Transformer, архитектуры нейронной сети, которая была впервые задокументирована в исследовательской работе 2017 года, авторами которой были 8 ученых, работающих в Google. Генеративный предварительно обученный трансформатор, также известный как GPT, является одной из нескольких различных базовых моделей, используемых технологическими фирмами для питания LLM, доступных в настоящее время на рынке. Сегодня существует несколько различных типов GPT, но первый и, пожалуй, самый известный был представлен компанией OpenAI в 2018 году под названием GPT-1.

Разработчики могут адаптировать модели GPT для решения конкретных задач и выполнения рабочих нагрузок или использовать их в более широком смысле для решения более широкого спектра задач. Например, Github Copilot использует версию GPT-4 от OpenAI, специально настроенную для помощи программистам в написании кода, а модель EinsteinGPT, встроенная в Salesforce облако, призвана повысить качество обслуживания клиентов за счет увеличения производительности сотрудников.

В ноябре 2023 года компания OpenAI объявила, что позволит подписчикам ChatGPT создавать собственные GPT с использованием собственных наборов данных, обучающих данных и даже предоставит им доступ к системам баз данных для извлечения данных для анализа в режиме реального времени. OpenAI также планирует разрешить разработчикам публиковать и монетизировать свои собственные GPT для использования другими пользователями и разработчиками, так что в ближайшие несколько лет мы можем увидеть несколько интересных релизов, основанных на базовых моделях GPT, которые уже доступны сегодня.

Компания OpenAI находится в авангарде разработки GPT и за последние несколько лет выпустила несколько различных версий для общего пользования. Хотя каждая последующая версия OpenAI GPT содержала постепенные улучшения в плане интеллекта и возможностей, это происходило за счёт снижения производительности, увеличения задержки отклика и стоимости использования.

GPT-3.5 был очень быстрым и экономичным, но часто допускал ошибки или демонстрировал предвзятость. GPT-4 расширил возможности и повысил интеллектуальный уровень модели, но при этом увеличил стоимость использования и задержку ответа. Последняя версия, GPT-4o, ломает эту тенденцию, являясь самой интеллектуальной версией на сегодняшний день, при этом снижая стоимость использования и значительно сокращая задержку ответа.

Готовые модели GPT от OpenAI представляют собой фантастический «универсальный» подход, которого сегодня достаточно для большинства задач, а те, кому нужен более специализированный или узконаправленный подход, могут настроить их под свои нужды. Это делает модели GPT отличным вариантом для тех, кому нужно что-то, что просто работаетбез необходимости обучать модели на собственных наборах данных, чтобы они стали эффективными.

Однако важно отметить, что, как и все современные языковые модели, модели GPT не застрахованы от предоставления ложных, предвзятых или вводящих в заблуждение ответов. Несмотря на то, что последние версии становятся всё более точными и реже выдают неверные ответы, пользователям следует быть осторожными при использовании информации, полученной в результате, и проверять её достоверность.

2. GitHub Copilot — лучшие большие языковые модели в области программирования

Технические характеристики:

• Планы: Индивидуальные, бизнес- и корпоративные

Плюсы:

Минусы:

• Существующие кодовые базы могут работать с перебоями

GitHub — одна из крупнейших и наиболее узнаваемых платформ для разработчиков, которая используется многими частными лицами и компаниями для хранения, управления и обмена кодовыми базами. Поэтому вполне логично, что они создали LLM для программирования, чтобы помочь разработчикам повысить скорость и эффективность своей работы.

GitHub Copilot — это помощник по написанию кода на основе модели GPT-4 от OpenAI, доступ к которому можно получить через расширение в нескольких широко используемых IDE (интегрированных средах разработки): Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, набор IDE от JetBrains и Azure Data Studio. Кроме того, в отличие от других помощников по написанию кода, GitHub Copilot имеет преимущество перед конкурентами, поскольку изначально интегрирован в GitHub.

GitHub Copilot, изначально выпущенный в октябре 2021 года и работающий на базе OpenAI Codex, модифицированной версии модели GPT-3, представляет собой помощника по написанию кода, который предоставляет разработчикам ряд различных инструментов, помогающих понять новые и существующие кодовые базы или фрагменты кода, быстро и эффективно писать блоки кода и устранять неполадки. Он также может помочь в написании тестовых сценариев для автоматизированного тестирования и подсказать решения проблем, с которыми вы сталкиваетесь.

В ноябре 2023 года GitHub Copilot был обновлён и стал использовать модель GPT-4 для дальнейшего расширения своих возможностей. Учитывая недавний выпуск модели GPT-4o от OpenAI, можно предположить, что в будущем GitHub Copilot будет обновлён и будет использовать последнюю версию, но на данный момент нет подтверждения, произойдёт ли это и когда.

Одной из наиболее привлекательных функций GitHub Copilot является возможность генерировать код по запросу. Это может быть как совершенно новый код, так и код, основанный на существующей кодовой базе проекта, который предлагает целые блоки кода или автоматически дополняет строки по мере их ввода. GitHub заявляет, что модель была обучена на исходном коде из общедоступных репозиториев, включая публичные репозитории на самом GitHub, и утверждает, что GitHub Copilot может поддерживать любой язык, представленный в публичном репозитории.

Однако GitHub упоминает, что качество подсказок, которые может предложить GitHub Copilot, зависит от разнообразия и объёма обучающих данных, доступных для этого языка. Это может означать, что, хотя GitHub Copilot по-прежнему будет пытаться помочь разработчикам с подсказками при работе с менее распространёнными или менее популярными языками программирования, преимущества, которые разработчики могут получить при использовании GitHub Copilot, могут быть меньше, чем при использовании более распространённых и общедоступных языков.

Подписка на GitHub Copilot доступна сегодня в трёх вариантах с разными функциями и ценами, рассчитанными на индивидуальных разработчиков, малый и средний бизнес, а также крупные компании. Если вы хотите попробовать перед покупкой, GitHub Copilot предлагает 30-дневную бесплатную пробную версию подписки «Индивидуальный».

3. Meta LLama — лучшие большие языковые модели с наилучшим соотношением цены и качества

Технические характеристики:

• Параметры: 8 миллиардов, 70 миллиардов
• Доступ: Открытый

Плюсы:

Минусы:

• Немного медленно реагирует

Учитывая, что Meta* (запрещенная в РФ) входит в «большую пятёрку» мировых технологических компаний, неудивительно, что они работают над собственной языковой моделью для поддержки своих продуктов, крупного и малого бизнеса, а также других приложений, таких как исследовательские и академические. Первоначальная версия Llama была выпущена в феврале 2023 года, но была доступна только в отдельных случаях для избранных групп в академических кругах, государственных ведомствах и для исследовательских целей. Llama 2, выпущенная в июле 2023 года, и Llama 3, выпущенная в апреле 2024 года, уже сегодня доступны для общего и коммерческого использования.

Самым привлекательным преимуществом Llama 3 является его экономичность по сравнению с другими моделями на рынке. Хотя он, возможно, не так функционален, как гигантский GPT-4o (хотя и вполне сопоставим с ним), это всё равно очень функциональная модель, которая может сравниться по производительности с GPT-4 за гораздо меньшую стоимость.

В зависимости от провайдера Llama 3 стоит в среднем 70 рублей за 1 миллион выходных токенов, что значительно дешевле по сравнению с GPT-4 и GPT-4o, которые стоят 3 тыс. руб. соответственно за такое же количество токенов. Это может сделать Llama 3 очень выгодным решением для тех, кому нужно обработать большой объем токенов и получить высококачественный результат, но при этом бюджет ограничен.

По результатам собственного внутреннего тестирования Meta заявила, что Llama 3 также может сравниться с Google Gemini и Claude 3 (хотя на данный момент неясно, как она соотносится с недавним релизом Claude 3.5 Sonnet) в большинстве тестов, что делает предложение от Meta ещё более привлекательным, учитывая стоимость использования.

Помимо значительного снижения затрат, LLaMA 3 имеет открытый исходный код, что позволяет пользователям регистрироваться для получения доступа к моделям разного размера, скачивать их и устанавливать в своих локальных системах или инфраструктуре, не полагаясь на облачные сервисы таких провайдеров, как AWS или Azure.

Это существенное отличие от многих других популярных моделей на рынке, для использования которых необходимо пользоваться исключительно их сервисами. Версия Llama 3 с 8 миллиардами параметров (8B) достаточно компактна, чтобы её можно было без проблем запустить на современном высокопроизводительном настольном компьютере, хотя для её оптимального использования потребуется большой объём оперативной памяти и видеопамяти графического процессора, а для более крупной модели с 70 миллиардами параметров потребуется значительно больше ресурсов. По сути, это позволяет использовать модель «бесплатно», за исключением первоначальных затрат на оборудование, что может быть очень полезно для частных лиц, студентов и учёных.

Кроме того, те, кто беспокоится о конфиденциальности, могут избежать потенциальных рисков, связанных с отправкой данных в облако для обработки, разместив Llama 3 на локальном оборудовании или в собственной инфраструктуре. Разумеется, имеющееся у вас оборудование влияет на общую производительность Llama 3 по сравнению с использованием облачного решения, предлагаемого такими провайдерами, как Microsoft Azure или Amazon AWS, но если ваша главная цель — максимально сократить расходы, то можно пожертвовать производительностью.

Несмотря на то, что модели Llama 3 с 8 и 70 миллиардами параметров обладают широкими возможностями, Meta также работает над гигантской версией с 400 миллиардами параметров, которая, по словам главного специалиста Meta по искусственному интеллекту Янна ЛеКуна, после выпуска станет одной из самых мощных языковых моделей в мире.

4. Claude — лучшие большие языковые модели для бизнеса

Технические характеристики:

• Параметры: Неизвестно
• Доступ: API

Плюсы:

Минусы:

• Дороже, чем у конкурентов
• Медленнее, чем конкуренты

Claude 3, выпущенный в марте 2024 года, — это последняя версия языковой модели Claude от Anthropic, которая является продолжением модели Claude 2, выпущенной в июле 2023 года. Claude 3 имеет 3 отдельные версии: Haiku, Sonnet и Opus, каждая из которых отличается уровнем возможностей и стоимостью использования. Claude 3 Opus — это самая продвинутая и функциональная версия Claude 3, которая, по утверждению Anthropic, установила новые отраслевые стандарты в ряде когнитивных задач и обладает более высокой способностью к логическому мышлению, чем другие модели, представленные сегодня на рынке.

Одной из областей, в которой Claude 3 превосходит другие системы, является размер контекстного окна, которое помогает улучшить контекст ответов на основе истории разговора. Если в оригинальной версии Claude контекстное окно ограничивалось 100 000 токенов, то в Claude 2 и 3 оно расширено до 200 000 токенов.

В реальных условиях это означает примерно 500 страниц текста, или около 150 000 слов. Для сравнения: стандартный контекст для GPT-4 — 32 000 токенов, а для GPT-4o и Google Gemini 1.5 Pro — 128 000 токенов. Есть несколько бизнес-кейсов, в которых такой большой входной лимит может обеспечить значительную выгоду. Например, выявление тенденций в большом наборе данных, обобщение развернутых ответов в опросах об удовлетворенности клиентов, отбор кандидатов на основе заданных критериев, а также помощь в доработке идеи или дизайна, обсуждаемых с Claude 3.

Anthropic утверждает, что Claude 3 Opus, самый дорогой уровень Claude 3, не только способен обрабатывать большие массивы данных, но и является самой интеллектуальной моделью на рынке на сегодняшний день. Она продемонстрировала определённый уровень осознанности при выполнении поставленных перед ней задач. Во время тестирования Алекс Альберт, один из инженеров Anthropic, дал Claude 3 Opus задание, похожее на поиск иголки в стоге сена: ему нужно было найти определённое предложение, спрятанное в случайной подборке документов.

Модель не только смогла найти «иголку», но и отметила, что предложение выглядит неуместно, и предположила, что оно было добавлено для проверки. Это продемонстрировало удивительный уровень осознанности, который обычно не свойственен языковым моделям, хотя ещё предстоит выяснить, было ли это чем-то вроде настоящей осознанности или же это просто имитация человеческого интеллекта, как и в большинстве языковых моделей.

Создатели Claude, Anthropic, уделяют большое внимание согласованию, чтобы Claude стал лучшим выбором для компаний, которые заботятся не только о результатах, которые могут навредить их бренду или компании, но и об обществе в целом.

Однако всё это обходится довольно дорого по сравнению с конкурентами. Для тех, кому не нужен доступ к API, Anthropic предлагает бесплатный уровень подписки, который включает ограниченный доступ к интерфейсу чата на claude.ai, работающему на базе недавно выпущенной модели Claude 3.5 Sonnet. Однако все три модели доступны с более высокими лимитами использования при подписке на уровень Pro.

5. Qwen — лучшие большие языковые модели для чат-ботов

Технические характеристики:

• Параметры: 72 миллиарда
• Доступ: Открытый

Плюсы:

Минусы:

• Способность вести беседу не так развита, как у других LLM

Qwen-1.5, выпущенная в феврале 2024 года, — это языковая модель от Alibaba, которая по стоимости и возможностям должна соответствовать моделям Gemini от Google и Llama от Meta или превосходить их. Помимо базовых моделей, Alibaba также выпустила модель Qwen-1.5-chat, предназначенную для сценариев общения в чате

Как и Llama, Qwen-1.5 — это модель с открытым исходным кодом, которую любой может бесплатно скачать и установить на своё оборудование и в свою инфраструктуру. Это делает Qwen-1.5 очень привлекательным вариантом для разработчиков, особенно для тех, у кого ограниченный бюджет, поскольку основные затраты на запуск этой модели связаны с первоначальными вложениями в оборудование, а также с расходами на эксплуатацию и обслуживание оборудования.

Чтобы помочь разработчикам, Qwen-1.5 предлагает несколько вариантов модели, подходящих для широкого спектра устройств и аппаратных конфигураций. Самая большая и функциональная версия чата Qwen-1.5 в настоящее время имеет 72 параметра, а самая лёгкая версия — всего 0,5 параметра. Qwen-1.5 имеет ограничение на количество входных токенов в 32 000 (модель 14B ограничена 8K), что соответствует GPT-4 и значительно превышает ограничение в 4096 входных токенов в Llama 2.

Несмотря на то, что у Qwen-1.5 такой же лимит входных данных, как у GPT-4, лимит выходных токенов у него такой же, как у Gemini от Google, — 8192. Это один из самых высоких лимитов выходных данных для больших языковых моделей, представленных на рынке. Следует отметить, что, как и в случае с другими моделями на рынке, возможности модели снижаются по мере уменьшения размера параметров, поэтому учитывайте это при выборе размера модели для вашего конкретного случая.

Согласно тестам, Qwen-1.5 в большинстве сценариев стабильно превосходит Llama 2, а также показывает конкурентоспособные результаты по сравнению с GPT-4. Это ещё больше повышает привлекательность Qwen-1.5, поскольку он может предложить возможности, близкие к GPT-4, за гораздо меньшую стоимость, а вы можете выполнить тонкую настройку с помощью пользовательского набора данных, чтобы адаптировать модель под свои конкретные потребности. Кроме того, поскольку вы обучаете LLM на своём компьютере, вы сохраняете свои данные.

В случае с поддержкой клиентов это даст вам бота, который гораздо лучше понимает проблему клиента, чем более традиционные чат-боты, основанные на ключевых словах или правилах, которые сегодня часто встречаются в интернете. Qwen-1.5 сможет разумно отвечать на запросы клиентов на основе вашей базы знаний, что повысит процент решения проблем при первом обращении и позволит передавать более сложные или комплексные вопросы агентам службы поддержки второго уровня.

Чтобы ещё больше расширить возможности чата, Qwen-1.5 может принимать сообщения и отвечать на них на 35 языках, а также предлагать услуги перевода на более чем 150 других языках. Как и в случае с другими языковыми моделями, количество токенов для ввода и вывода зависит от используемого языка, поскольку в некоторых языках соотношение токенов и символов выше.

Хотя рекомендация использовать Qwen-1.5 для чат-ботов может показаться странной, важно помнить, для чего вы применяете эту языковую модель. В случае с ботом для клиентской поддержки вам, скорее всего, не понадобится продвинутый интеллект, позволяющий пользователям вести долгие философские беседы, как в случае с GPT-4o, поскольку это выходит за рамки того, для чего вы собираетесь его использовать.

Qwen-1.5-7B-chat уже доступен для использования через веб-интерфейс на huggingface.co, а более крупные модели можно загрузить для локального запуска.

6. GPT-4o — лучшие мультимодальные большие языковые модели

Технические характеристики:

• Режимы: Аудио, видео и текст
• Задержка: В реальном времени

Плюсы:

Минусы:

• Команда выравнивания ушла после выпуска
• Более дорогостоящие, чем другие модели

OpenAI — одна из самых узнаваемых компаний в сфере больших языковых моделей. Она широко известна благодаря нескольким моделям и продуктам, выпущенным за последние несколько лет, в том числе DALL-E для генерации изображений и ChatGPT — чат-боту на основе GPT-3.5 и GPT-4.

GPT-4o, выпущенный в мае 2024 года, — это новейшая разработка OpenAI, которая расширяет мультимодальные возможности GPT-4 Turbo за счёт полной интеграции текстовых, графических и аудиоподсказок, а также снижает стоимость для пользователей, что делает её привлекательной для тех, кому нужна языковая модель, способная выполнять несколько функций. OpenAI утверждает, что GPT-4o в два раза быстрее, в два раза дешевле и имеет в пять раз больший лимит скорости по сравнению с GPT-4 Turbo.

Одним из наиболее значимых улучшений в GPT-4o является голосовой режим, который позволяет модели обрабатывать аудио в режиме реального времени и выдавать реалистичный, соответствующий тону ответ человеческим голосом, который может заставить вас усомниться в том, что вы разговариваете с реальным человеком. Человеческий голос, безусловно, впечатляет по сравнению с большинством приложений для преобразования текста в речь, представленных на рынке в настоящее время, и отлично имитирует речь человека в реальной жизни, добавляя интонации и нюансы, которые обычно можно услышать в обычной беседе.

Кроме того, GPT-4o может использовать камеру для анализа окружающей обстановки, чтобы добавлять контекст к выдаваемым ответам. Компания OpenAI продемонстрировала функции аудиорежима и компьютерного зрения в видеоролике, посвящённом анонсу GPT-4o, однако эти функции пока не полностью доступны для общего использования.

Полнотекстовая интеграция в GPT-4o обеспечивает дополнительные улучшения в оценке и аргументации по сравнению с GPT-4 и GPT-4 Turbo, а также предлагает перевод в реальном времени на 50 различных языков. Как и в случае с аудиорежимом, GPT-4o ещё больше улучшает способность распознавать контекст и тональность текстовых входных данных, а также предоставлять точные сводки, что позволяет делать ответы более точными и представленными в соответствующем тоне. Как и предыдущие версии GPT, GPT-4o может сохранять и использовать исторические диалоги, а также искать их в режиме реального времени, чтобы дополнить контекст ответов.

OpenAI уже внедряет функции обработки текста и изображений GPT-4o в ChatGPT. Впервые для OpenAI пользователи бесплатной версии ChatGPT получат доступ к GPT-4o, хотя и в ограниченном объёме, который ежедневно сбрасывается. Это фантастический шаг, учитывая, что для использования GPT-4 при запуске требовалась платная подписка. Пользователи платной подписки Plus получат доступ к лимиту сообщений, который в 5 раз выше, чем раньше, а в ближайшие недели пользователям Plus станет доступна альфа-версия голосового режима.

Разработчики уже сегодня могут использовать API для доступа к новым текстовым и графическим возможностям GPT-4. Новые аудио- и видеовозможности будут доступны в API для избранной группы партнёров до их полноценного внедрения для широкой аудитории. Однако на данный момент нет информации о том, когда именно станут доступны новые голосовые и видеовозможности.

7. Google Gemini — лучшие большие языковые модели в области перевода

Технические характеристики:

• Параметры: Неизвестно
• Доступ: API

Плюсы:

Минусы:

• Строго говоря, перевод выполняется не самостоятельно

Gemini 1.5, выпущенная в феврале 2024 года, представляет собой обновлённую версию оригинальной модели Gemini LLM, выпущенной в декабре 2023 года. Она обладает улучшенными возможностями и производительностью по сравнению с оригиналом. По состоянию на май 2024 года подписчикам доступны две версии Gemini 1.5 — Pro и Flash.

Хотя Gemini, по-видимому, не переводит текст напрямую, предлагаемые переводы представляют собой комбинацию переводов, выполненных Google Translate, многоязычных обучающих данных, к которым имеет доступ Gemini, и возможностей языковой модели Gemini, позволяющих получать более плавные и естественные результаты.

В результате перевод становится более плавным, контекстуальным и менее неуклюжим, чем дословный перевод, который обычно предлагает Google Translate. В целом перевод становится намного лучше. Такой комбинированный подход означает, что Gemini 1.5 можно использовать для перевода на любой язык, доступный в настоящее время в Google Translate. Однако уровень, на котором Gemini 1.5 может улучшить качество перевода, сделав его более плавным и естественным, зависит от объёма многоязычных обучающих данных, доступных модели для каждого отдельного языка. Впрочем, это ограничение характерно и для других языковых моделей.

Хотя другие большие языковые модели, такие как GPT-4o, также обладают некоторыми возможностями для перевода, одно из ключевых преимуществ Gemini 1.5 — это стоимость. Если нужно перевести большой объём текста, затраты могут быстро возрасти, поэтому возможность переводить быстро и дёшево — невероятно важный фактор. Хотя GPT-4o продемонстрировала впечатляющие возможности для перевода, стоимость вывода текста составляет 1 500 рублей за 1 миллион выходных токенов.

Для сравнения: Gemini 1.5 стоит всего 150 рублей  за 1 миллион, что значительно дешевле. При переводе больших объёмов текста важно учитывать, что хотя Gemini 1.5 может обрабатывать до 1 миллиона входных токенов за раз, количество выходных токенов в настоящее время ограничено 8192. Количество токенов, необходимых для вывода, во многом зависит от целевого языка перевода: в некоторых языках соотношение токенов и символов выше, чем в других.

Превышение этого лимита может привести к появлению сообщений об ошибках или усечению текста, в результате чего перевод будет неполным. Чтобы получить перевод, для которого требуется больше токенов, чем указано в лимите, вам нужно разбить запрос на более мелкие части. Хотя 8192 токена на ответ могут показаться небольшим количеством, учитывая, что это примерно 6000 слов, в настоящее время GPT-4o ограничен 2048 выходными токенами на ответ.

Gemini 1.5 Pro можно использовать бесплатно с некоторыми ограничениями, однако для доступа к увеличенному лимиту входных токенов в 1 млн и более высоким лимитам ставок требуется подписка.

Лучшие большие языковые модели 2025 года: как выбрать?

По сути, всё сводится к соотношению цены и качества. ChatGPT-4o великолепен и может делать практически всё то же, что и другие, но за определённую плату. Claude 3, хотя и не обучался специально для написания кода, как Copilot, также хорошо зарекомендовал себя в этой сфере. Ещё один момент, который следует учитывать, — это доступ к вашим данным и вопрос о том, кому что принадлежит. Вы можете обучить собственного чат-бота с помощью OpenAI, создав помощника, но в конечном счёте он останется в OpenAI. Если вы используете открытую модель, вы можете сохранить свои данные и полностью контролировать обученную модель.

Лучшие большие языковые модели 2025 года: вопросы и ответы

Каковы лимиты токенов?

Лимиты токенов — это ограничение, устанавливаемое LLM в зависимости от количества токенов, которые они могут обработать за одно взаимодействие. Отсутствие ограничений или слишком большие ограничения могут повлиять на производительность LLM, что приведет к замедлению времени отклика. Однако, если ограничение установлено слишком низким, LLM может с трудом выдавать желаемый результат. Если предел выходных данных превышен, LLM может усечь выходные данные, оставив их неполными, попытаться уменьшить размер выходных данных, предоставив менее подробные выходные данные, или может просто сгенерировать ошибку. Некоторые языковые модели способны сегментировать ответы, чтобы преодолеть ограничения по объёму, но эта функция есть не у всех.

Что такое лимит скорости?

Лимит скорости — это количество запросов, которые пользователь может сделать за определённый период времени, часто измеряемый в минутах, часах или днях. Лимиты скорости обычно устанавливаются провайдерами, чтобы снизить нагрузку на инфраструктуру и обеспечить оптимальный уровень обслуживания. Лимиты скорости обычно устанавливаются на уровне подписки для каждого продукта, при этом более дорогие уровни предлагают повышенные лимиты скорости.Лимиты скорости для выбранной вами языковой модели зависят от провайдера, поэтому ознакомьтесь с их прайс-листами, чтобы определить, какой тарифный план лучше всего соответствует вашим потребностям.

Как использовать локальную LLM / LLM с открытым исходным кодом

В отличие от таких провайдеров, как OpenAI и Google, которые используют подписку для предоставления доступа к своим языковым моделям и размещают их в собственной инфраструктуре, частные лица и компании могут загружать языковые модели с открытым исходным кодом и размещать их в собственной инфраструктуре.Пользователи могут развернуть модель на имеющемся у них оборудовании или приобрести облачные вычисления или VPS для повышения производительности, если требуются более широкие возможности.

Для предприятий это может стать экономически эффективным способом внедрения LLM в их бизнес при одновременном снижении затрат и снижении проблем конфиденциальности и безопасности данных за счет хранения информации внутри компании, а не передачи ее третьей стороне.

Что такое токены?

Языковые модели не разбивают текст на отдельные слова. Вместо этого они разбивают его на фрагменты. Этими фрагментами могут быть отдельные символы или фразы из нескольких слов. Такие фрагменты текста называются токенами.Когда вы используете LLM через API, вы платите за количество использованных токенов. В случае с мультимодальными LLM всё немного иначе. Количество усилий, затраченных на получение изображения в качестве входных данных, преобразуется в количество токенов. Таким образом, хотя вы и не платите за токены, они всё равно взимаются.Таким образом, токены можно рассматривать как единицу валюты, которую обменивают на работу, выполненную языковой моделью, а также как единицу, представляющую собой фрагмент текста. Общее правило для оценки количества токенов в запросе: 1 токен = 4 символа. Например, фраза «Да пребудет с тобой сила» содержит 25 символов и потребует ~6 токенов. Однако это лишь приблизительная оценка, и для ввода на других языках может потребоваться больше токенов.

Чтобы узнать больше о том, как работает конкретный токенизатор, вам нужно обратиться к документации выбранной вами языковой модели.

Что такое LLM?

Большая языковая модель (БЯМ) — это форма искусственного интеллекта, обученная на огромных массивах данных, что позволяет модели распознавать и генерировать текст для решения широкого спектра задач.БЯМ основаны на концепциях машинного обучения с использованием типа нейронной сети, известного как модель-трансформер.Более продвинутые языковые модели также способны принимать и выдавать изображения, видео и аудио в качестве входных данных для распознавания моделью. Такие модели называются мультимодальными языковыми моделями (Multimodal Large Language Model, MLLM).  

Лучшие ИИ-инструменты 2025 года: ТОП-17 ИИ-инструментов и гаджетов

Сообщение Лучшие большие языковые модели (БЯМ) 2025 года появились сначала на DGL.RU - Цифровой мир: новости, тесты, обзоры телефонов, планшетов, ноутбуков.