настоящая работа представляет обзор архитектурных принципов и алгоритмов современных генеративных нейронных сетей и больших языковых моделей. Рассматриваются фундаментальные механизмы обработки текста: векторные представления, токенизация, многослойная контекстуализация, авторегрессивная генерация и управление контекстной памятью. Детально анализируется архитектура Transformer с акцентом на механизм самовнимания как ключевую инновацию, обеспечивающую параллельную обработку последовательностей и эффективное улавливание дальних зависимостей. Описываются варианты архитектуры (encoder-only, decoder-only, encoder-decoder), позиционное кодирование и вычислительная сложность компонентов.Рассматриваются процессы предобучения на больших текстовых корпусах, адаптации через fine-tuning и instruction tuning, выравнивания с человеческими предпочтениями посредством RLHF, а также методы эффективной адаптации (LoRA, квантизация). Вводится концепция информационного поля объектов как интегральной характеристики качества и плотности информации в цифровом пространстве, а также совокупности всех информационных единиц, содержащих упоминания исследуемого объекта в цифровом пространстве. Демонстрируется связь между структурой информационного поля в обучающих данных и формированием представлений в пространстве эмбеддингов модели. Обсуждаются проблемы качества информационного окружения, включая деградацию точности при включении низкокачественных источников, и подходы к их решению.

we reviewed the architectural principles and algorithms of modern generative neural networks and large language models. We examined the core mechanisms of text processing, including tokenization, embeddings, deep contextualization, autoregressive generation, and context management. We analyzed the transformer architecture in detail and emphasized self-attention as the key innovation that enables parallel sequence processing and captures long-range dependencies efficiently. We described common architecture variants (encoder-only, decoder-only, and encoder–decoder), positional encoding methods, and the computational complexity of major components.We studied pretraining on large text corpora and subsequent adaptation through fine-tuning and instruction tuning. We examined alignment with human preferences using reinforcement learning from human feedback (RLHF) and reviewed efficient adaptation methods, including low-rank adaptation (LoRA) and quantization. We introduced the concept of an object information context, which we define as the overall amount and distribution of information about a given object in digital data, including all references to that object in the training corpus. We showed that the structure of this context in the training data influences the formation of object representations in the model’s embedding space. We also examined the quality of the data environment and showed that low-quality sources degrade model accuracy, and we discussed approaches to mitigate these effects.