2 min read

Что такое LLM (Большие Языковые Модели) простыми словами

Что такое LLM (Большие Языковые Модели) простыми словами

Ко мне часто приходят клиенты с вопросом: «Сергей, мы хотим обучить нейросеть на наших документах, сколько это стоит?». Когда я начинаю задавать уточняющие вопросы, выясняется, что люди представляют себе ИИ как умную базу данных, куда можно загрузить PDF-файлы, и она будет безошибочно выдавать справки.

Такое непонимание устройства языковых моделей приводит к двум проблемам. Либо компании тратят миллионы рублей на бесполезную попытку дообучить модель с нуля, либо отказываются от технологии после первой же ошибки ИИ в расчетах.

Чтобы использовать нейросети в бизнесе и не терять на этом деньги, нужно разобраться, как они работают.

Т9 на стероидах

Большая языковая модель (LLM) — это не хранилище фактов. Это математический алгоритм, который умеет предсказывать следующее слово в тексте.

В вашем смартфоне есть автоподстановка. Когда вы пишете «Привет, как», Т9 предлагает слово «дела». Телефон делает это на основе статистики: он анализирует ваши прошлые сообщения и подсказывает наиболее частый вариант.

Современные LLM работают по тому же принципу, но масштаб их данных колоссален. Они проанализировали терабайты текстов из интернета: книги, статьи, документацию, код. На основе этого массива модель рассчитывает вероятность появления следующего слова.

Когда вы спрашиваете у ChatGPT рецепт пирога, она не ищет его в своей памяти, как в Google. Она генерирует текст слово за словом, выбирая наиболее вероятные продолжения фразы.

Почему ИИ врет

Именно вероятностная природа моделей приводит к так называемым галлюцинациям — когда ИИ с уверенным видом придумывает несуществующие законы, ссылки или факты.

Для модели нет разницы между правдой и вымыслом. Для нее существует только статистическая достоверность текста. Если на ее тренировочных данных определенный факт встречался редко, ИИ допишет фразу так, чтобы она звучала грамматически правильно и логично, даже если факты будут выдуманы.

Из-за этого нельзя доверять ИИ проверку фактов без предоставления источника.

Рабочая память и контекстное окно

Другое важное ограничение моделей — контекстное окно. Это объем текста, который модель может держать в памяти одновременно во время одного диалога.

Представьте, что вы наняли сотрудника с оперативной памятью как у золотой рыбки. Он отлично выполняет задачи, но забывает все, что было сказано полчаса назад. Чтобы он работал эффективно, вам приходится держать перед ним открытый блокнот с инструкциями и исходными данными.

Этот блокнот — ваш чат с ИИ. Как только переписка становится слишком длинной, старые сообщения начинают выпадать из контекстного окна. ИИ теряет нить разговора и начинает ошибаться.

По этой причине для сложных задач я всегда использую RAG (Retrieval-Augmented Generation). Мы не переобучаем модель. Вместо этого мы создаем систему, которая сама находит нужный кусок документа в базе данных компании и прикрепляет его к запросу пользователя в качестве контекста.

Как настроить работу с моделью

Чтобы получать предсказуемые результаты без магии и галлюцинаций, я использую простой фреймворк для составления инструкций:

Давать четкую роль. Например: «Ты технический писатель, пиши для системных администраторов». Это сужает вероятностный выбор слов до профессионального сленга.

Разделять инструкцию и данные. Всегда пишите четко: «Используй только текст ниже для ответа на вопрос. Если в тексте нет ответа, напиши: данные отсутствуют».

Давать примеры вывода. Техника Few-Shot промптинга (когда в запрос добавляется 2–3 примера правильных ответов) повышает точность работы модели в разы.

Внедрение этих правил в работу с текстами и кодом в моей команде сэкономило до 40% времени на рутинных задачах. Мы перестали гадать, что ответит ИИ, и начали управлять его выводом.

📬 Свяжитесь с нами

Хотите внедрить это в своем бизнесе? Пишите нам!

Share
Serhii Shypylov

Serhii Shypylov