Обсуждение:Большая языковая модель

Материал из MachineLearning.

Промпт для генерации статьи

Промпт, использованный для генерации статьи «Большая языковая модель» с помощью LLM Claude Sonnet 4:

  
  Напиши подробную энциклопедическую статью для вики-сайта MachineLearning.ru на тему
  «Большая языковая модель» (Large Language Model, LLM) на русском языке.
  
  Требования к статье:
  1. Структура: введение с определением, история развития, архитектура (трансформер, токенизация,
     обучение), масштабирование и законы масштабирования, основные модели (GPT, BERT, T5, LLaMA),
     методы дообучения (RLHF, LoRA, instruction tuning), применения, ограничения и критика,
     перспективы.
  2. Формат: wiki-разметка MediaWiki, заголовки разделов через ==, математические формулы
     через <tex>...</tex>.
  3. Включи минимум 5 внутренних ссылок на другие статьи вики (в формате [[Название статьи]]).
  4. Добавь категории в конце: [[Категория:Машинное обучение]], [[Категория:Нейронные сети]],
     [[Категория:Обработка естественного языка]].
  5. Добавь раздел «Литература» со списком 4-6 ключевых источников в формате {{статья}} или {{книга}}.
  6. Используй формулы для описания функции потерь при обучении языковых моделей.
  7. Не добавляй шаблон шаблон well — он будет добавлен отдельно.
  
  Статья должна быть академической, информативной, с правильной вики-разметкой.

— Emil Petrov

Статья получилась довольно поверхностная

Что не так с промптом?

Вот моя попытка: Участник:Vokov/LLM и Обсуждение участника:Vokov/LLM — К.В.Воронцов 11:04, 29 июня 2026 (MSD)

Второй промпт

Спасибо за замечание! Переписал целеуказание в духе Вашего примера про скользящий контроль — роль профессора и популяризатора, аудитория новичок+практик, смысл важнее оглавления — и перегенерировал статью 14 июля 2026.

Модель: Claude Sonnet 4.

Ты специалист в области машинного обучения, профессор ведущего технического университета и популяризатор науки.

Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru про большие языковые модели (LLM) на русском языке.
Англоязычные обзоры и вики-статьи по теме бывают полезны как ориентир, но часто либо тонут во второстепенных деталях, либо сводятся к перечню брендов. Сделай текст более цельным и популярным — без ущерба для строгости.

Целевая аудитория — студенты и инженеры в анализе данных и ML, в том числе начинающие. Читателю должны быть понятны основы из первых разделов (определения и мотивация). Одновременно статья должна быть полезна профессионалу: актуальные результаты, сравнения, надёжные ссылки.

Сделай отдельно:
1) популярное объяснение архитектуры трансформера и механизма внимания (аналогия + формула scaled dot-product attention в <tex>...</tex>); свяжи с [[Трансформер (модель)]] и [[Механизм внимания]];
2) историю: когда закрепился термин LLM; вехи Word2Vec/BERT, GPT и масштабирование, InstructGPT/RLHF, LoRA, chain-of-thought и reasoning-модели, MoE, RAG, внешняя память (опиши тренд без выдуманных DOI), диффузионные языковые модели;
3) сравнение конкурентных преимуществ современных мировых LLM отдельными подразделами: GPT-4o/o-серия, Claude 4, Gemini, Llama 4, DeepSeek-V3/R1, Qwen3 — плюс сводная таблица;
4) ограничения и риски; кратко — роль [[Промпт-инжиниринг|промпт-инжиниринга]].

Формат: MediaWiki; {{TOCright}}; формулы в <tex>; внутренние ссылки [[...]]; «См. также»; {{примечания}}; литература списком * через {{статья}} с реальными arXiv (Vaswani, Brown, Ouyang, Hu/LoRA, Lewis/RAG, Wei/CoT, Kaplan, Hoffmann, DeepSeek-V3 и др.).
Не выдумывай факты и DOI. Важные понятия оформляй ссылками на статьи энциклопедии.

После генерации вручную проверил факты и ссылки, усилил связность с соседними статьями (Трансформер (модель), Механизм внимания, Нейросетевое встраивание, Обучение с подкреплением из обратной связи человека (RLHF), Промпт-инжиниринг, Диффузионная модель, Смесь экспертов), убрал канцелярит и сомнительные источники.

Статья переписана 14 июля 2026 после обратной связи.

— Emil Petrov 14 июля 2026