В процессе работы с ИИ можно столкнуться с ситуацией, когда нейросеть на один и тот же промт отвечает по-разному.
Такое поведение — это не ошибка, а особенность того, как нейросеть создаёт текст. Представьте, что она предсказывает историю слово за словом, каждый раз выбирая продолжение, которое лучше всего подходит по смыслу. Никакой магии: только расчёт вероятности следующего слова на основе предыдущих.
Почему же история может быть разной при каждом пересказе? Всё дело в настройке под названием «температура» (от 0 до 1). Её можно сравнить с «уровнем креативности»:
Температура (temperature) — это гиперпараметр, который действительно влияет на случайность выбора следующего слова.
- Температура = 0 — модель всегда выбирает самое вероятное следующее слово → ответы максимально детерминированы и предсказуемы.
- Температура > 0 — вводится элемент случайности → модель иногда выбирает менее вероятные, но возможные варианты → ответы становятся более разнообразными и "креативными".
- Высокая температура (близкая к 1 или выше) — слишком много случайности → ответы могут стать бессвязными, абсурдными.
Температура требует аккуратной настройки, подобно темпераменту в живом общении. Слишком «горячий» режим приводит к бессвязной, лишённой смысла речи, а слишком «холодный» — к монотонным, шаблонным фразам, лишённым души. Поэтому выбор оптимального значения — это искусство настройки, цель которого — заставить искусственный интеллект генерировать текст, неотличимый по своей естественности и разнообразию от речи реального человека.
Еще одна особенность нейросетей: размер контекста
Если нейросеть в длинном разговоре начинает терять нить беседы и забывать сказанное вначале, это связано с её «ограниченной памятью», которая технически называется контекстным окном.
Представьте, что её «внимание» — это лист бумаги, на который она может записать лишь определённое количество текста. Когда место заканчивается, чтобы записать новое предложение, ей приходится стирать самое первое. Так и человек, слушая долгую историю, может забыть детали начала.
Текст для нейросети делится не на слова, а на токены — это фрагменты, которые могут быть как целыми словами («дом»), так и их частями («под» + «вод» + «ный») или знаками препинания. Из-за этого 1000 слов — это не 1000 токенов.
- Примерно для русского языка: 1 слово ≈ 1.5 токена. Значит, 1000 слов ≈ 1500 токенов.
Объём этой «памяти» (размер контекста) задан при создании нейросети и не может быть изменён пользователем в процессе общения.