Несмотря на то, что большие языковые модели (LLM) всё ещё основываются на предсказании следующего слова, их возможности значительно расширились за последние годы. В отличие от 2024 года, когда такие модели часто давали неинформативные ответы, сейчас они способны распознавать ситуации, когда не имеют достаточной информации. Например, вместо того чтобы просто утверждать, что что-то известно, они могут сказать: «Я не знаю» и предложить альтернативные пути поиска информации.

Модели теперь могут обращаться к интернет-ресурсам для получения актуальных данных, что делает их ответы более релевантными. Кроме того, внедрение метода обучения с подкреплением позволило моделям эффективно рассуждать и анализировать, что делает их более интеллектуальными. В результате, современные LLM способны не только генерировать текст, но и проводить анализ данных, что значительно повышает их функциональность.

Таким образом, прогресс в области LLM открывает новые горизонты для их применения в различных сферах, от образовательных до коммерческих.