Почему языковая модель отвечает уверенно, но может ошибаться? Объясняем, как устроены LLM, как их обучают и где проходят их ограничения.
Большие языковые модели лежат в основе большинства современных ИИ‑ассистентов. Они умеют писать, объяснять, переводить и помогать с кодом — и делают это так, будто действительно понимают вас. Но за этим стоит статистика и математика: модель не размышляет как человек, а очень хорошо продолжает текст. Разберемся, как это работает и как пользоваться LLM осознанно.
Что такое LLM
LLM (Large Language Models) — нейросетевые модели, обученные на огромных массивах данных. Они генерируют и анализируют естественный язык, а также умеют работать с кодом. В мультимодальных версиях добавляется работа с изображениями и другими типами сигналов.
Модель генерирует ответ по токенам: выбирает наиболее вероятное продолжение на каждом шаге, опираясь на контекст. Отсюда важный вывод: уверенная формулировка не означает достоверность.
Как обучают и настраивают LLM
Процесс обычно многоэтапный: сначала — общее обучение языку, затем — настройка под конкретные задачи, стиль общения и безопасность.
LLM сначала учится на огромных текстах, затем донастраивается на примерах и обратной связи. При ответе она генерирует текст постепенно. Для точности часто подключают поиск и базу знаний (RAG).
Предварительное обучение
- подготовка корпуса (книги, статьи, веб‑страницы, код);
- токенизация;
- самообучение через предсказание токенов;
- трансформер и самовнимание;
- эмбеддинги;
- оптимизация параметров.
Результат — универсальная модель, которая хорошо воспроизводит структуры языка. В больших системах иногда применяют MoE (Mixture of Experts), где части сети специализируются.
На курсе Академии ТОП «Разработчик нейросетей» вы освоите создание и настройку современных моделей ИИ, научитесь работать с данными, строить нейронные решения и применять AI‑подходы в реальных задачах.
Программа дает практику программирования, подготовки данных и внедрения интеллектуальных систем в бизнес‑процессы. По завершении у вас будет портфолио кейсов, документ международного образца и подготовка к собеседованию.
Тонкая настройка
Тонкая настройка (fine‑tuning) превращает «универсальную» модель в более специализированную: под поддержку клиентов, анализ документов или работу в конкретной области. Для этого используют относительно небольшие размеченные наборы данных — это быстрее и дешевле, чем обучение с нуля.
Обратная связь от человека
Чтобы улучшить полезность и снизить риск неуместных ответов, применяют RLHF: люди оценивают варианты, а модель учится выбирать более удачные.
Улучшение рассуждений
Отдельные техники учат модель раскладывать сложные задачи на этапы. Это помогает в планировании и многошаговых сценариях, хотя не делает модель «разумной».
Настройка на инструкциях
При instruction‑tuning модель учится лучше следовать пользовательским запросам на примерах «инструкция → правильный ответ» — взаимодействие становится предсказуемее.
Что происходит при использовании LLM
На этапе вывода модель превращает запрос в токены и генерирует ответ шаг за шагом. На результат влияют промпт и параметры генерации (например, насколько разнообразными будут продолжения), а также размер контекстного окна.
Чтобы повысить точность, применяют RAG: модель получает релевантные фрагменты из внешних источников и опирается на них в ответе.
Как LLM встраивают в продукты
Чаще всего компании используют готовые модели через API или разворачивают открытые решения. Дальше добавляют инструменты, память и доступ к данным — так появляются агентные системы, которые умеют выполнять действия, а не только писать текст.
Где применяются LLM
· генерация и редактирование текста и кода;
· чат‑боты и поддержка;
· обработка коммуникаций и отзывов;
· перевод;
· подсказки в задачах планирования и анализа.
Что в LLM может подвести
LLM могут галлюцинировать, быть чувствительными к формулировке запроса и иметь ограничения по контексту. Кроме того, они требуют серьезных вычислений и могут не знать самые свежие факты.
Снижают риски связкой методов: RAG, проверки, самокоррекция, контроль данных и регулярная оценка качества.
Частые вопросы
Что значит «large»?
Это про масштаб данных, параметров и ресурсов.
Понимают ли LLM смысл?
Нет: они статистически моделируют язык, а не «понимают» как человек.
Можно ли адаптировать модель под свою задачу?
Да: через fine‑tuning или RAG без обучения с нуля.
Насколько это безопасно?
При правильных настройках — достаточно безопасно, но ответы нужно проверять, если цена ошибки высока.
Не знаете, как пользоваться ИИ‑сервисами? Тогда вам на курс «Искусственный интеллект для жизни». Вы разберетесь в принципах работы нейросетевых инструментов и научитесь применять их для оптимизации рутины и решения задач.
Понимание того, как устроены LLM, помогает получать от них больше пользы: формулировать запросы точнее, проверять спорные утверждения и строить решения с источниками.