Эволюция языковых моделей
От статистики к внешней памяти
Эволюция языковых моделей отражает путь от статистических подходов к системам с внешней памятью и долговременными рассуждениями. Ранние методы искали закономерности в ограниченном окне: цепи Маркова задавали переходы между звуками и словами, а N-граммы строили вероятности по соседству. В теории информации появились энтропия и кросс-энтропия, оценивающие точность предсказаний. Позже появились скрытые марковские модели и векторная модель документов; затем рекуррентные сети и LSTM добавили запоминание внутри модели, позволяя захватывать длинные зависимости.
Дальше у языковых моделей наступает эпоха трансформеров: внимание позволяет учитывать связи между словами независимо от их позиции. В BERT контекст стал двунаправленным, а серия GPT принесла диалоговую генерацию и few-shot обучение. Ныне возникают рассуждающие модели с внешней памятью: они строят длинные цепочки выводов, обращаясь к внешним запоминаниям и поиску. Примеры включают линейки o1–o4, Claude Sonnet Thinking и Grok 3, ориентированные на дедуктивные задачи.
Что такое языковая модель?
Языковая модель — это алгоритм, который учится предсказывать слова и понимать контекст. Она «читает» текст между строк и пытается продолжить его логично. В основе работы лежит способность оценивать вероятность следующего слова на основе того, что было ранее, и строить связанное высказывание или ответ. Это достигается обучением на больших объемах текстов, что позволяет уловить статистические зависимости, контекстные связи и смысловые паттерны. В современных системах применяют крупные модели, доступные на официальных площадках разработчиков и нейросетевых агрегаторах; они варьируются по архитектуре и масштабу, но общий принцип остаётся единым — угадывать слова и учитывать контекст, чтобы текст получился последовательным и осмысленным.
Цепь Маркова и ранние идеи (1906)
Цепь Маркова — это математическая модель, в которой последовательность состояний описывается так, что вероятность перехода к следующему состоянию зависит только от текущего. В контексте естественного языка идея была использовать такую зависимость для предсказания слов и букв: язык рассматривается как процесс, протекающий последовательно и подчиняющийся законам переходов между состояниями. Истоки лежат в начале XX века, когда русский математик предложил формализовать текстовую последовательность в виде цепи Маркова.
В ранних экспериментах этот подход применялся к текстам: после удаления пробелов и знаков препинания и классификации первых 20 тысяч русских букв на гласные и согласные получилась последовательность звуков. По ней вычислялись вероятности переходов между категориями, что позволяло проверить характеристики самой простой цепи. Эти работы демонстрировали, что статистическая модель способна уловить структуры языка и служили отправной точкой для последующего развития языковых моделей.
Информация и оценка: Шеннон (1948)
В теории информации заложились базовые понятия энтропии и кросс-энтропии, позволяющие измерять неопределенность распределения и сравнивать качество предсказаний между моделями. Эти идеи стали основой для оценки языкового моделирования: чем меньше кросс-энтропия, тем точнее предсказываются слова в последовательности. Вводились N-граммные модели — статистические схемы, предсказывающие следующее слово по предыдущим N словам. Совокупность таких подходов позволила формализовать неопределенность и эффективность языкового моделирования, заложив фундамент дальнейших методов.
Тест Тьюринга и раннее NLP на правилах (1950)
В 1950 году появились первые попытки обработки языка средствами правил. Ранние подходы к NLP сводились к формализации грамматики и набору шаблонных преобразований: программа обрабатывала текст, руководствуясь предустановленными правилами, чтобы отвечать на вопросы или переводить фрагменты. В середине века тест на взаимодействие человека с машиной стал концептуальной основой для оценки «понимания» машины в рамках обработки естественного языка.
Суть теста заключалась в том, что оператор ведет текстовую переписку с двумя собеседниками — одним человеком и одной машиной — и должен определить, кто из них машина. Если оператора невозможно надёжно отличить по ответам, машина считалась достигшей «понимания» задачи в рамках правил. Эта идея закрепила представление о том, как проверять реальные возможности NLP-подходов на правилах, прежде чем переходить к более динамичным моделям.
ELIZA и PARRY: ранние чат-боты (1966–1972)
ELIZA симулировала психотерапевта и показала, что компьютеры способны взаимодействовать с людьми на уровне языка, хотя реального смысла в диалоге не было. Алгоритм подстраивал вопросы под реплики собеседника, создавая иллюзию понимания и поддерживая разговор в рамках простой паттерн-ответной логики.
Позже появился PARRY — более сложная модель поведения, изображавшая пациента с шизофренией. Он вел себя как параноидальный пациент, отвечал в рамках своих убеждений и даже вёл переписку с ELIZA; это продемонстрировало, что машинные диалоги могут моделировать специфические психологические режимы и вести последовательный диалог.
Эти ранние примеры осветили потенциал взаимодействия человека и машины в диалоговом формате и подчеркнули важность обработки контекста. Они показали, что разговор с ботом можно сделать правдоподобным не за счет настоящего понимания, а за счет структурирования диалога и воспроизведения контекстных паттернов.
Скрытые марковские модели и их роль в речи (1970-е)
Скрытая марковская модель описывает процесс, где наблюдаемые сигналы порождаются последовательностью скрытых состояний. В речи скрытые состояния соответствуют фонемам или артикулятивным состояниям, а сами звуки — результату переходов между ними и шумовых влияний. Переходы между скрытыми состояниями задаются вероятностями, а наблюдаемые фреймы зависят от текущего состояния. Мы можем мыслить так: существует две миры — скрытый и наблюдаемый, и цель состоит в том, чтобы учесть взаимосвязь между ними для распознавания речи.
Путь решения заключается в том, что сами параметры часто неизвестны полностью. Тогда вычисляют вероятность наблюдений, суммируя по всем возможным последовательностям скрытых состояний: P(Y) = ∑_X P(Y|X) P(X). Так формулы учитывают неуверенность в том, какие именно состояния происходили в каждый момент, и позволяют работать с частично известной информацией. В 1970-е идеи HMM нашли применение именно в распознавании речи и моделировании последовательностей, где важна связь между скрытыми состояниями и тем, какие звуки они порождают.
Векторная модель и ранняя обработка текстов (1970-е)
Векторная модель рассматривает каждый документ как точку в признаковом пространстве, где cada слово получает свой вес и формирует набор признаков всего корпуса. Вес слова определяется как его информативность в тексте и распределение по коллекции: чем чаще оно встречается в документе, тем выше его вклад, но учитываются и общие частоты слов во всей выборке. В итоге формируется единое пространство, размерность которого равна количеству различных слов во всей коллекции, и у каждого документа появляется вектор из весовых компонент.
Это позволяет измерять «похожесть» между текстами через простые метрические величины или скалярное произведение: чем ближе вектор к другому, тем более схожи содержания. Такой подход стал одной из базовых техник раннего анализа текста, обеспечивая экономичный способ сравнения документов и выявления тематически близких фрагментов. Однако у него есть ограничение: порядок слов не учитывается, что ограничивает захват контекстуальных зависимостей и смысловых связей в тексте.
LSTM и длительная память (1997)
Долгая краткосрочная память (LSTM) — разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей, предназначенная для хранения информации на разных временных шагах. В основе этой схемы лежит блок памяти и три вентиля, регулирующие поток информации: входной, забывания и выходной. Вентили принимают значения от 0 до 1, что позволяет точечно решать, какие данные записать в память, какие забыть и какие из её состояний сделать доступными для последующих слоёв. За счёт этого механизм способен сохранять значимый контекст через длительные интервалы времени, избегая потери информации между событиями, разделёнными лагами.
По сравнению со стандартной последовательной обработкой, LSTM демонстрирует устойчивость к затуханию градиентов и помехам контекста, что делает его особенно пригодным для задач классификации и прогнозирования временных рядов. Гибкость управления памятью — важное преимущество, поскольку забывание позволяет модели не цепляться за устаревшую информацию, а память и ввод новых сигналов — сохранять релевантные зависимости. Эти свойства позволили LSTM стать основой для ранних успешных применений в обработке естественного языка и анализе последовательностей.
Статистический перевод и глобальные задачи (2000-е)
Статистические машинные переводчики появились в эпоху 2000-х и опирались на огромные параллельные корпусы — выровненные тексты на разных языках. В этих системах перевод не строился на заранее прописанных правилах, а оценивался как задача вероятностного соответствия между фрагментами исходника и целевого языка: какая последовательность слов наиболее вероятна при данном тексте. Со временем развивались методы выравнивания, формирования фразовых единиц и моделирования на уровне фраз. Главная идея заключалась в учете статистики сочетаний слов и фраз в больших объемах данных. Эти подходы наглядно показывали, как статистика преодолевала языковые барьеры и распознавали межъязыковые закономерности, и заложили основы глобального обмена информацией и более точного перевода между языками.
Word2vec и семантика в нейросетях (2013)
В 2013 году группа исследователей представила Word2vec — семейство моделей для получения плотных векторных представлений слов, что стало прорывом в восприятии семантики на уровне многомерных пространств. Эти эмбеддинги позволили переносить смысл слов в непрерывное измерение, где близкие по значению термины распознаются как близкие наекторно, а аналогии становятся целочисленно вычисляемыми операциями.
Основными подходами внутри Word2vec стали CBOW и skip-gram: в первом случае модель предсказывает текущее слово по соседним, во втором — соседа по контексту по отношению к слову-мишени. Обучение таким образом усиливает связь между словами, которые часто встречаются вместе, и разрушает случайную частотность, формируя семантику на манер распределенных представлений.
В основе лежит задача предсказания соседних слов, что позволяет схватывать лексическую близость и семантические отношения между терминами. Благодаря этому удалось ускорить контекстный анализ и создать единые векторные представления, пригодные для разных NLP-задач, а также упростить перенос знаний между ними.
Трансформеры и новый режим внимания (2017)
Трансформеры вывели механизм внимания как основной драйвер обработки текста. Он позволяет учитывать связи между словами независимо от их положения в последовательности, устраняя жесткую последовательность обработки и открывая путь к параллельной работе над текстом. За счет внимания можно видеть контекст целиком, а не по шагам слева направо, что существенно ускоряет обучение и позволяет моделировать дальние зависимости.
Архитектура состоит из кодировщика и декодировщика. Кодировщик получает входную последовательность и формирует контекстуальные представления каждого элемента, используя самовнимание и слои с полносвязными нейронными сетями. Декодировщик применяет два типа внимания — к выходам кодировщика и к собственным прошлым состояниям — и комбинирует их в итоговый вывод. В трансформерах применяется многоголовое внимание: несколько «глаз» смотрят на одни и те же данные, чтобы уловить разные зависимости.
BERT и двунаправленная обработка (2018)
BERT продемонстрировал двунаправленный контекст: каждое слово учитывается с обеих сторон, а не только слева направо. Такой подход позволяет модели учитывать весь окружающий текст и формировать смысловые связи в зависимости от полного окружения, что существенно улучшает понимание выражений и способность отвечать на вопросы.
В архитектуре применяется механизм внимания внутри энкодера, а обучение основывается на задачах маскированного предсказания и параллельной обработке всего ввода, что обеспечивает эффективное извлечение взаимосвязей между токенами. Во время обучения примерно 15% входных токенов маскируют, и модель учится восстанавливать их, используя контекст со всех сторон. Это и есть ключевая особенность двунаправленности: представления строятся на всем тексте целиком, а не по порядку.
Путь к GPT и эпоха чат-ботов (2018–наше время)
Путь к GPT и эпоха чат-ботов начинается с первой волны больших трансформеров: эта архитектура позволила обрабатывать тексты параллельно и учитывать взаимосвязи между словами вне зависимости от их позиции. Так появились GPT-1 (2018), GPT-2 с более длинным контекстом и возможностью нулевого обучения, а затем GPT-3 с 175 миллиардами параметров, что открыло возможности few-shot и генерации кода. Это привело к ChatGPT — диалоговому ИИ, ставшему массовым явлением, хотя точность и логика порой вызывали вопросы.
Во второй половине 2020-х пришли рассуждающие подходы: внимание стало работать с длинными цепочками логики, а внешняя память поддерживает длительные рассуждения и гипотетическое мышление. В числе примеров — линейка o1–o4, Claude 3.7 Sonnet Thinking и Grok 3 — они демонстрируют дедуктивность и работу с большими контекстами, выходя за рамки чистого генеративного текста.
T5 и единый формат задач (2020)
Т5, представленный в 2020 году исследовательской командой Google, обозначил новый этап: единый формат задач «текст на входе — текст на выходе». В рамках этого подхода перевод, суммаризация, ответы на вопросы и другие NLP-задачи сводятся к одной схеме: входной текст преобразуется в выходной. Архитектура — энкодер-декодер, с механизмом самовнимания: кодировщик обрабатывает вход, затем декодер генерирует ответ, опираясь на выход кодировщика. Модель может работать с текстом в обоих направлениях и учится находить нужные соотнесения через общий формат.
Общий анализ подчеркивает эволюцию языковых моделей: от простых статистических конструкций к системам с внешней памятью и продвинутыми механизмами рассуждений. Это позволяет строить длинные цепочки логических выводов и работать с гипотетическими сценариями, где контекст выходит за пределы локального окна. T5 иллюстрирует тенденцию к унификации задач и расширению вычислительных возможностей, которые затем поддерживают развитие рассуждающих моделей и внешних хранилищ памяти.