Improve metadata 🤗

README.md

@@ -3,6 +3,7 @@ language:
 - en
 - ru
 license: apache-2.0
+pipeline_tag: text-generation
 ---
 
 # T-pro-it-2.0-eagle
@@ -224,4 +225,4 @@ Output:
 ```bash
 {'text': 'assistant\n<think>\nХорошо, пользователь спрашивает, что такое большая языковая модель. Нужно объяснить понятно, без сложных терминов. Сначала определю, что это за модель, возможно, упомянуть нейросети и машинное обучение. Важно подчеркнуть, что она работает с текстом, генерирует, понимает, переводит и т.д.\n\nНадо объяснить, как она обучается — на больших объемах данных, например, книгах, статьях, сайтах. Важно отметить, что она предсказывает следующее слово, а не понимает контекст как человек. Может, привести пример, как она отвечает на вопросы.\n\nСтоит упомянуть известные модели, вроде GPT, BERT, чтобы было конкретнее. Также стоит сказать о применении: чат-боты, написание текстов, анализ данных. Но не забыть о ограничениях — нет реального понимания, возможны ошибки, зависимость от данных.\n\nПроверю, нет ли ошибок в понимании. Например, не путать с традиционными алгоритмами обработки текста. Убедиться, что объяснение логично и последовательно. Возможно, добавить аналогию, например, как модель учится на миллионах книг, чтобы предсказывать слова, как человек, но без сознания.\n\nНужно избегать жаргона, но если он есть, пояснять. Например, "трансформер" — можно сказать, что это архитектура нейросети, которая помогает обрабатывать длинные тексты. Важно сохранить баланс между простотой и точностью.\n\nПроверю, достаточно ли охвачены ключевые моменты: определение, как работает, обучение, применение, ограничения. Возможно, стоит структурировать ответ с подзаголовками для ясности, но в устной форме это не нужно. В итоге ответ должен быть информативным, но доступным для новичка.\n</think>\n\n**Большая языковая модель (LLM, Large Language Model)** — это искусственный интеллект, основанный на нейросетях, который умеет понимать, генерировать и анализировать текст на естественном языке (например, русском, английском и др.). Она обучается на огромных массивах данных (книги, статьи, сайты, код и т. д.) и может выполнять задачи, связанные с языком, такие как:\n\n### **Как это работает?**\n1. **Обучение на данных**  \n   - Модель "читает" миллиарды текстов, выявляя закономерности: как слова связаны между собой, какие фразы часто встречаются вместе, как строятся предложения.\n   - Например, если в данных часто встречается фраза *"Солнце светит, потому что..."*, модель запоминает, что после *"потому что"* чаще всего идут слова *"оно горит"* или *"оно излучает свет"*.\n\n2. **Предсказание следующего слова**  \n   - Основная задача LLM — предсказывать следующее слово в последовательности. Например, если ввести *"Кошка сидит на..."*, модель выберет наиболее вероятный вариант (*"коврике"*, *"окне"*, *"полке"* и т. д.).\n   - Чем больше данных и параметров (нейронов) у модели, тем точнее предсказания.\n\n3. **Архитектура (например, трансформер)**  \n   - Современные LLM (GPT, BERT, LLaMA) испол��зуют **трансформеры** — нейросетевые структуры, которые эффективно обрабатывают длинные тексты, учитывая контекст (например, значение слова может меняться в зависимости от предложения).\n\n---\n\n### **Что может делать LLM?**\n✅ **Генерация текста** (статьи, стихи, код, сценарии).  \n✅ **Ответы на вопросы** (как ChatGPT).  \n✅ **Перевод** (но не всегда идеально).  \n✅ **Анализ тональности** (например, определить, негативный или позитивный отзыв).  \n✅ **Суммаризация** (сокращение длинных текстов).  \n✅ **Диалог** (чат-боты, виртуальные ассистенты).  \n\n---\n\n### **Примеры известных LLM**\n- **GPT-4** (OpenAI) — одна из самых мощных, умеет писать код, объяснять сложные темы.  \n- **BERT** (Google) — специализируется на понимании контекста (например, поиск в Google).  \n- **LLaMA** (Meta) — открытая модель, которую можно дорабатывать.  \n- **YandexGPT** (Яндекс) — русскоязычная модель.  \n\n---\n\n### **Ограничения LLM**\n❌ **Нет реального понимания** — модель не "думает", а лишь статистически предсказывает слова.  \n❌ **Может ошибаться** (галлюцинации: выдумывает факты, если их нет в данных).  \n❌ **Зависит от данных** — если в обучении были предвзятые тексты, модель может копировать стереотипы.  \n❌ **Не знает "здесь и сейчас"** — не имеет доступа к интернету в реальном времени (если не подключена API).  \n\n---\n\n### **Аналогия для понимания**\nПредставьте, что LLM — это **очень умный, но слепой библиотекарь**, который:  \n- Прочитал **все книги в мире** (но не видит их, а лишь запоминает слова и связи).  \n- Может **сочинить новую книгу**, повторяя стиль и логику из прочитанного.  \n- Но если спросить *"Что происходит сейчас в мире?"*, он ответит, опираясь только на то, что знал **на момент обучения** (например, GPT-4 "знает" до 2023 года).  \n\n---\n\n**Вывод:** LLM — это мощный инструмент для работы с текстом, но он не заменяет человеческое мышление, а лишь имитирует его на основе данных. 🚀', 'meta_info': {'id': 'cb1c4166a1e748529881a9004d2be057', 'finish_reason': {'type': 'stop', 'matched': 151644}, 'prompt_tokens': 12, 'completion_tokens': 1179, 'cached_tokens': 5, 'e2e_latency': 16.625061750411987}}
 {'total_output_throughput': 70.91702982521451}
-```
+```