Помню, как первый раз наткнулся на аббревиатуру LLM в какой-то статье про нейросети. Прочитал расшифровку: Large Language Model, большая языковая модель. И закрыл страницу. Непонятно как было, так и осталось. Разобраться заставило только то, что слово начало встречаться буквально везде: в новостях, в настройках приложений, в разговорах про ChatGPT и Алису. Пришлось разбираться.
- Большая языковая модель LLM: что это такое простыми словами
- Как устроена LLM под капотом — без технического жаргона
- Что такое галлюцинации большой языковой модели LLM
- Чем LLM отличается от нейросети и обычного поиска
- Основное предназначение большой языковой модели LLM: что она умеет в повседневной жизни
- Российские языковые модели: что работает без дополнительных настроек
- Что представляет собой большая языковая модель LLM: итог
- Часто задаваемые вопросы
Оказалось, всё проще чем казалось. И объяснить это можно без единого технического термина.
Большая языковая модель LLM: что это такое простыми словами
Давайте начнём не с определения, а с того что Вы уже знаете.
Когда пишете сообщение в телефоне, клавиатура подсказывает следующее слово. Написали «С Новым» — и телефон предлагает «Годом». Это простейший пример предсказания текста. LLM делает ровно то же самое, только на другом уровне.
Раньше поиск в интернете работал по ключевым словам. Написали «болит голова таблетки» — поисковик искал страницы где встречаются именно эти слова. Он не понимал что Вы имеете в виду. Просто сравнивал буквы.
Теперь всё по-другому. Современные нейросети понимают смысл. Напишите «что выпить когда раскалывается голова» или «чем снять головную боль народными средствами» — поиск и ИИ-помощник поймут что речь про одно и то же. Это стало возможным именно благодаря большим языковым моделям.
LLM изучила сотни миллиардов предложений из книг, статей, форумов, сайтов на разных языках. Не просто запомнила их, а научилась понимать как слова связаны по смыслу. Теперь когда Вы задаёте вопрос, модель не ищет совпадение по буквам, а понимает что Вы хотите сказать и подбирает ответ.
Если совсем просто: LLM это мотор внутри Алисы, ГигаЧата и всех нейросетей с которыми Вы разговариваете. Именно она понимает Ваши слова и формирует ответ.
Как устроена LLM под капотом — без технического жаргона
Здесь можно было написать про трансформеры и механизм внимания. Но я попробую иначе.
Представьте студента который перед экзаменом прочитал не учебник, а всю библиотеку. Миллионы книг, статей, инструкций, переписок. Он не просто запомнил слова, он уловил как люди думают, как объясняют сложное, как строят предложения в разных ситуациях.
LLM обучалась примерно так же. Только вместо студента: компьютерная программа, вместо библиотеки: весь доступный текст из интернета. В процессе обучения модель многократно пыталась угадать следующее слово в предложении. Ошиблась — поправила внутренние настройки. Угадала и поняла связь между словами. Так повторялось миллиарды раз.
В итоге модель научилась не просто подбирать слова, а понимать контекст. Она знает что «ключ» в разговоре про замок и «ключ» в разговоре про музыку — это разные вещи. Понимает что «я устал» может означать и физическую усталость, и раздражение, в зависимости от того что было написано раньше.
Те кто изучал как устроены нейронные сети изнутри — узнают в этом описании знакомые принципы. LLM это особый вид нейросети, заточенный именно под текст и речь.
Сколько всего внутри модели? Цифры впечатляют: миллиарды настраиваемых параметров. У GigaChat и YandexGPT их сотни миллиардов. Именно поэтому такие модели и называют «большими».
Что такое галлюцинации большой языковой модели LLM
Вот это самое важное для практики. И то, о чём часто умалчивают в рекламных описаниях.
LLM иногда уверенно говорит неправду. Называет несуществующие факты, придумывает даты, ссылается на книги которых не существует. При этом делает это спокойно, без каких-либо оговорок. Это и называют галлюцинациями.
Почему так происходит. Модель не хранит факты в памяти как энциклопедия. Она предсказывает следующее слово на основе того что видела при обучении. Если в её данных не было точного ответа на Ваш вопрос, она «достраивает» правдоподобный текст. По статистике он похож на правду. Но именно похож.
Представьте человека который прочитал тысячи биографий учёных, но никогда не видел биографию конкретного Ивана Петровича. Спросите его про Ивана Петровича — и он соберёт «типичную» биографию из деталей других учёных. Звучит правдоподобно. Но всё придуманное.
Полгода назад, когда я начал разбираться как правильно работать с нейросетями в клубе «Первопроходцы», меня больше всего удивило вот что: галлюцинации это не сбой и не ошибка программистов. Это принципиальное свойство того как устроен этот тип модели. Об этом я подробно написал в статье как работает ИИ простыми словами.
Как с этим жить на практике. Два простых правила:
- Всё что касается конкретных фактов, дат, имён, медицинских вопросов, юридических тонкостей — проверяйте в дополнительных источниках. ИИ здесь помощник для понимания темы, но не последняя инстанция.
- Чем конкретнее Ваш вопрос, тем меньше шансов на галлюцинацию. «Расскажи про лекарства от давления» — широкий запрос, выше риск. «Как называется группа препаратов снижающих давление через расслабление сосудов» — узкий вопрос с высокой вероятностью точного ответа.
Чем LLM отличается от нейросети и обычного поиска
Вопрос который постоянно встречается в обсуждениях: «LLM это то же самое что нейросеть или нет?»
Нейросеть — широкое понятие. Нейросеть распознаёт лица на фотографиях, ставит диагнозы по снимкам, управляет роботами на заводах. LLM это один конкретный вид нейросети, заточенный под текст. Так же как «животное» это широкое понятие, а «кот» уже конкретный вид.
Отличие от обычного поиска ещё нагляднее. Поиск в Яндексе или Гугле ищет страницы где встречаются Ваши слова. LLM понимает Ваш вопрос, собирает ответ из всего что знает и формулирует его своими словами. Вы не получаете список ссылок — Вы получаете ответ.
Ещё одно отличие: поиск не помнит контекст разговора. Каждый запрос для него отдельный. LLM в рамках одного диалога помнит всё что написано выше и учитывает это. Поэтому с ней можно уточнять, переформулировать, добавлять детали — как в живом разговоре.
Подробнее о том чем ИИ отличается от нейросети — в отдельной статье, там разобрал с примерами.
Основное предназначение большой языковой модели LLM: что она умеет в повседневной жизни
Это не про программистов и не про бизнес. Это про то что уже сейчас можно использовать каждому.
Объяснение непонятного. Прочитали в поликлинике диагноз с незнакомыми словами. Раньше надо было идти в интернет, разбирать статьи, перепроверять. Сейчас: скопировали текст, вставили в ГигаЧат или Алису AI, попросили объяснить простыми словами. Две минуты.
Составление документов и писем. Нужно написать заявление в управляющую компанию или жалобу в банк, но не знаешь с чего начать. LLM напишет черновик. Вы его подправите под свою ситуацию — и готово. Я так несколько раз экономил время на рутинной переписке.
Перевод и пересказ. Попала инструкция на английском. Или нашли нужную статью но она длинная и непонятная. LLM переведёт, перескажет главное, выделит то что важно именно для Вас.
Ответы на бытовые вопросы. Как хранить определённые продукты, что делать если поднялась температура, как правильно заполнить форму на Госуслугах — на такие вопросы LLM отвечает хорошо и по существу.
Помощь с текстами. Написать поздравление, проверить письмо на ошибки, переформулировать неловкую фразу — это LLM делает быстро и без лишних вопросов.
Российские языковые модели: что работает без дополнительных настроек
Вот здесь надо сразу сказать честно: не всё одинаково доступно.
Что открывается без всяких настроек:
Алиса AI (на основе YandexGPT) — самый простой вариант для начала. Заходите на ya.ru или через приложение Яндекса. Нужен Яндекс ID, он есть у всех кто пользуется почтой или Картами. Хорошо понимает русский язык, знает российские реалии.
ГигаЧат (Сбербанк) — регистрация через номер телефона, карта не нужна. Есть бесплатный режим. Хорошо работает с документами и деловыми текстами.
DeepSeek — китайская модель, работает из России. Регистрация по email. Бесплатно. Часто дают хорошие развёрнутые ответы на сложные вопросы.
Что из России напрямую не открывается:
ChatGPT, Claude, Gemini сейчас из России напрямую не открываются — это ограничение со стороны самих сервисов. Некоторые пользователи находят способы получить к ним доступ, но в этой статье мы их не рассматриваем. Из того что работает без дополнительных настроек: Алиса AI и ГигаЧат справляются с большинством бытовых задач достаточно хорошо.
Честное сравнение: ChatGPT и Claude пока обгоняют российские аналоги по точности на сложных профессиональных задачах. Но для объяснений, переводов, составления писем и повседневных вопросов разница не так заметна.
Полный список нейросетей доступных из России с проверкой на бесплатность — в отдельной статье.
Что представляет собой большая языковая модель LLM: итог
Три вещи которые стоит запомнить.
LLM это не база данных и не поиск. Это модель которая понимает смысл текста и умеет формулировать ответы. За этим стоит обучение на огромных массивах текста.
Галлюцинации это не баг, это особенность. Модель предсказывает правдоподобный текст, а не извлекает проверенные факты. Важные данные всегда перепроверяйте.
Российские LLM уже сейчас доступны бесплатно и без настроек. Для большинства повседневных задач их возможностей достаточно.
Меня в своё время больше всего удивило другое: как быстро привыкаешь. Первые несколько дней кажется что разговариваешь с чем-то непонятным. Потом начинаешь просто пользоваться — как поиском или калькулятором. Инструмент. Полезный и не такой загадочный как казалось.
Часто задаваемые вопросы
Меня в этой теме до сих пор удивляет вот что: технология которая раньше была только в лабораториях крупных компаний, сейчас доступна каждому с телефоном и интернетом. Бесплатно. Без специальных знаний. Разобраться с ней проще чем кажется с первого взгляда.
ВКонтакте и в Одноклассниках веду сам — там не только анонсы новых статей, но и свежие новости про технологии, разборы реальных случаев из жизни и короткие советы которые не попадают в блог. Подписывайтесь чтобы не пропустить. Ссылки и инструкция как подписаться — здесь.
