🧠 ИИ для чайников: 10 терминов для работы с ChatGPT и нейросетями

🧠 ИИ для чайников: 10 терминов для работы с ChatGPT и нейросетями

ИИ на работе и в жизни стал стандартом, но чтобы использовать его по максимуму, важно понимать базовые термины. Если слышал “температура”, “токен” или “галлюцинации”, но не уверен, о чём речь — держи краткий справочник для продвинутой работы с языковыми моделями!

1. Промпт (Prompt)

Запрос или инструкция, которую ты даёшь ИИ.

Пример: «Составь шаблон коммерческого предложения» — это промпт.

2. Температура (Temperature)

Параметр, управляющий креативностью ответов модели:

0–0.3 — ответы строгие и предсказуемые

0.7–1 — больше креатива, неожиданных идей

3. Токен (Token)

Мини-единица текста для модели (≈3-4 символа или 0.75 слова).

От количества токенов зависит стоимость и лимиты диалога.

4. Контекстное окно (Context Window)

Объем текста, который ИИ “помнит” в одной переписке.

У GPT-4 Turbo — 128k токенов, у Claude — до 200к.

5. LLM (Large Language Model)

Большая языковая модель, обученная на гигантских объемах текста для понимания и генерации языка.

Примеры: GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA.

6. Промпт-инжиниринг (Prompt Engineering)

Искусство и наука составления эффективных запросов к ИИ.

Сюда входят техники: Chain-of-Thought, Few-Shot и др.

7. Галлюцинации (Hallucinations)

Когда ИИ уверенно “выдумывает” или искажает факты, которых не было.

Важно всегда перепроверять критическую инфу!

8. Few-Shot / Zero-Shot промптинг

Few-Shot: даёшь модели пару примеров перед задачей.

Zero-Shot: просишь выполнить задачу напрямую, без примеров.

9. Top-p (Nucleus Sampling)

Управляет “зоной выбора” слов моделью, влияет на фокусированность ответа.

Сравнение: Top-p = 1 — больше вариантов, Top-p = 0.1 — очень узкие и точные ответы.

10. Fine-tuning (Дообучение модели)

Дополнительное обучение базовой модели под конкретную задачу или на специфичных данных.

Пример: Дoобучить GPT на корпоративных кейсах компании.

Какой термин для тебя был новым?

Сохрани пост — пригодится при работе с ИИ. Поделись с коллегами, которым нужно быстро освоиться в работе с нейросетями!

Влад Лямин о нейросетях