Duże Modele Językowe, jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), działają na zasadzie analizy ogromnych ilości tekstu. Uczą się one rozpoznawać wzorce językowe, struktury zdań, kontekst i znaczenie słów. Wykorzystując techniki uczenia maszynowego, zwłaszcza uczenia głębokiego, modele te mogą generować odpowiedzi, które naśladują ludzki sposób pisania i mówienia.
LLM są wykorzystywane w wielu obszarach, w tym w automatycznych chatbotach, tłumaczeniach językowych, generowaniu treści, asystentach głosowych, oraz w analizie danych. Są one również pomocne w biznesie dla automatyzacji i usprawnienia procesów komunikacyjnych, a także w dostarczaniu lepszych wrażeń dla klientów poprzez bardziej naturalną interakcję.
Zalety LLM obejmują ich zdolność do generowania płynnych i koherentnych tekstów, oszczędność czasu i zasobów, oraz wszechstronne zastosowania w różnych branżach. Wady natomiast obejmują ryzyko generowania stronniczych lub niedokładnych informacji, wysokie koszty operacyjne i wyzwania związane z ochroną prywatności.
Do znanych przykładów Dużych Modeli Językowych należą GPT-3 i GPT-4 od OpenAI, BERT od Google, oraz T5 (Text-to-Text Transfer Transformer). Każdy z nich ma swoje unikalne cechy i zastosowania, ale wszystkie mają na celu lepsze rozumienie i generowanie języka naturalnego.