Нейросети: что это и как они работают?

Нейросети — ключевой элемент современного искусственного интеллекта. Они используются в распознавании речи, компьютерном зрении, обработке естественного языка и многих других областях. Понимание принципов работы нейросетей необходимо для эффективного промпт‑инжиниринга: зная, как модель обрабатывает информацию, можно создавать более точные и результативные промпты.

Девочка изучает макет нейросети

Часть 1. Что такое нейросети?

Историческая справка

Идея искусственных нейросетей возникла в середине XX века. Первые модели имитировали работу биологических нейронов. Современные нейросети — результат десятилетий исследований в области машинного обучения.

Аналогия с биологическим мозгом

Биологический нейрон принимает сигналы от других нейронов через дендриты, обрабатывает их и передаёт дальше через аксон. Искусственный нейрон работает по схожему принципу: получает входные данные, применяет к ним веса и функцию активации, выдаёт результат.

Базовая структура искусственной нейросети

Визуализация структуры нейросети:

Визуализация структуры нейросети

• Входной слой — принимает исходные данные (изображения, текст, числа).
• Скрытые слои — выполняют основную обработку данных.
• Выходной слой — выдаёт итоговый результат.
• Нейроны (узлы) — вычислительные единицы, выполняющие математические операции.
• Веса связей — параметры, определяющие важность каждого соединения между нейронами.

Примеры задач нейросети

• классификация изображений (распознавание кошек и собак);
• распознавание речи (преобразование аудио в текст);
• прогнозирование временных рядов (курсы валют, погода).

Часть 2. Как работают нейросети: базовый принцип

Процесс обработки данных

Данные проходят через слои нейросети, преобразуясь на каждом этапе. Входные значения умножаются на веса связей, суммируются и подаются на функцию активации.

Функция активации

Функция активации вводит нелинейность в работу нейросети. Примеры:

• сигмоида: σ(x)=1+e−x1​;
• ReLU: f(x)=max(0,x).

Прямой проход (forward pass)

Алгоритм прямого прохода:

1. Входные данные подаются на первый слой.
2. Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму входов.
3. Результат проходит через функцию активации.
4. Выход передаётся на следующий слой.
5. Процесс повторяется до выходного слоя.

Визуализация: распознавание цифр

Пример работы нейросети на задаче MNIST (распознавание рукописных цифр):

• вход: изображение 28×28 пикселей;
• скрытый слой: 128 нейронов с функцией ReLU;
• выход: 10 нейронов (вероятности для цифр 0–9).

Часть 3. Обучение модели: как нейросети учатся

Обучающая выборка

Набор данных, на котором нейросеть учится решать задачу. Состоит из пар «вход‑выход».

Виды обучения

Таблица. Обучение модели: как нейросети учатся

Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation)

1. Прямой проход: вычисление предсказания.
2. Расчёт функции потерь: сравнение предсказания с истинным значением.
3. Обратное распространение: корректировка весов для минимизации потерь.
4. Обновление весов с помощью градиентного спуска.

Эпохи и итерации

• Эпоха — один полный проход по всему обучающему набору данных.
• Итерация — обновление весов после обработки одного мини‑батча.

Переобучение и недообучение

• Переобучение — модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, но плохо работает на новых.
• Недообучение — модель не выучила закономерности в данных.

Часть 4. Как нейросети «понимают» человеческий язык

Токенизация

Разбиение текста на токены (слова, подслова, символы). Пример:

• текст: «Привет, мир!»;
• токены: ["Привет", ",", "мир", "!"].

Векторное представление слов (word embeddings)

Слова преобразуются в векторы фиксированной размерности. Близкие по смыслу слова имеют похожие векторы.

Архитектура трансформеров

Ключевые компоненты:

• Механизм внимания (attention) — позволяет модели фокусироваться на важных частях текста.
• Многоголовое внимание (multi‑head attention) — параллельная обработка разных аспектов текста.

Pretraining и fine‑tuning

• Pretraining (Предварительная тренировка) — обучение на огромных массивах текста (Wikipedia, книги, веб‑страницы).
• Fine‑tuning (Тонкая настройка) — дообучение на специфической задаче (перевод, ответы на вопросы).

Примеры языковых задач

• машинный перевод;
• суммаризация текста;
• ответы на вопросы;
• генерация текста.

Часть 5. Ограничения современных нейросетей

Ключевые ограничения

• зависимость от качества и количества данных;
• высокие вычислительные затраты;
• сложность интерпретации решений («чёрный ящик»);
• проблемы обобщения;
• этические вопросы (предвзятость, дезинформация).

Текущие границы возможностей

• не всегда понимают контекст;
• склонны к «галлюцинациям» (выдумыванию фактов);
• плохо решают задачи, требующие глубокого логического рассуждения.

Прямые запросы для тестирования «умных» нейросетей

Ниже — набор структурированных промптов для проверки ключевых способностей нейросетей. Каждый запрос нацелен на конкретный признак «умной» модели. Используйте их в рамках эксперимента с разными нейросетями (ChatGPT, Yandex GPT, Claude и т. д.).

1. Проверка понимания контекста (диалог и память)

Запрос 1 (начало диалога):
«Давай сыграем в игру: я буду описывать фантастическую вселенную, а ты будешь дополнять её деталями. Начнём: в мире Аэлион магия течёт по венам всех живых существ, но только избранные могут ею управлять. Опиши, кто такие эти избранные и как они получают свою силу (5–7 предложений)».

Запрос 2 (продолжение диалога, проверка памяти):
«Спасибо! Теперь опиши столицу Аэлиона — город Хрустальных Шпилей. Упомяни, как в нём живут избранные и обычные люди, и какие там есть магические законы (8–10 предложений). Не повторяй информацию из предыдущего ответа».

2. Проверка грамотности и стилистики

Запрос:
«Напиши три варианта короткого делового письма клиенту, который задержал оплату на 14 дней. Варианты должны отличаться по тону:

1. максимально вежливый и дипломатичный;
2. нейтральный, с чётким указанием сроков;
3. строгий, с предупреждением о последствиях.
   Каждый вариант — не более 60 слов».

3. Проверка логичности и связности

Запрос:
«Составь пошаговую инструкцию для новичка по настройке VPN на смартфоне (Android и iPhone). В инструкции должно быть 5–7 шагов для каждой платформы. Каждый шаг — одно чёткое предложение. В конце добавь предупреждение о возможных рисках использования VPN (2–3 предложения)».

4. Проверка следования инструкциям (многошаговые задачи)

Запрос:
«Реши задачу по шагам, комментируя каждый шаг:
У Пети было 15 яблок. Он отдал ⅓ своих яблок Маше, а затем 25 % оставшихся — Ване. Сколько яблок осталось у Пети?
Формат ответа:
Шаг 1: [действие и расчёт] → [промежуточный результат]
Шаг 2: [действие и расчёт] → [промежуточный результат]
…
Ответ: [итоговое число]».

5. Проверка признания ограничений

Запрос:
«Опиши принцип работы квантового компьютера на уровне, понятном ученику 5‑го класса. Используй аналогию с чем‑то знакомым детям (например, с игрушками или играми). Если ты не уверен в точности информации о квантовых компьютерах, прямо напиши: „У меня нет достоверных данных для объяснения этого на уровне 5‑го класса“ — и не давай ответа».

6. Проверка адаптивности (подстройка под стиль)

Запрос 1 (формальный стиль):
«Составь официальное письмо в университет с просьбой предоставить информацию о магистерской программе по ИИ. Стиль — строго деловой, без лишних эмоций. Объём — 120–150 слов».

Запрос 2 (неформальный стиль, продолжение):
«А теперь перепиши это же письмо, как будто ты пишешь другу, который работает в этом университете. Стиль — разговорный, с шутками и сокращениями. Объём — 100–120 слов».

7. Проверка креативности

Запрос:
«Придумай 5 необычных способов использовать обычную канцелярскую скрепку в быту или творчестве. Каждый способ опиши в 1–2 предложениях. Среди вариантов должен быть хотя бы один научно‑фантастический и один юмористический».

8. Проверка на минимум ошибок и галлюцинаций

Запрос:
«Составь хронологический список из 5 важнейших событий в истории космонавтики, которые произошли с 1957 по 1975 год. Для каждого события укажи:

• точную дату (день, месяц, год);
• краткое описание (1 предложение);
• страну‑участника.
  Если какого‑то факта ты не знаешь точно, пропусти его и напиши: „Нет достоверных данных“».

Как использовать запросы:

1. Отправьте каждый запрос поочерёдно в 3–4 разные нейросети (например, ChatGPT, Yandex GPT, Claude).
2. Сохраните ответы моделей.
3. Проанализируйте результаты:

• насколько точно модель выполнила условия запроса;
• есть ли фактические ошибки или «галлюцинации»;
• соответствует ли стиль заданному в промпте;
• учитывает ли модель контекст предыдущих сообщений (для диалоговых тестов).

Сделайте вывод: какая модель лучше справляется с каждым типом задач.

• Курс Промпт-инжиниринг: от новичка до профи: запросы для нейросети

Что можно почитать:

1) Полное руководство по созданию мастер-промпта: от шаблона до готового результата

2) Промпт: от запроса к инструменту управления ИИ

Обо мне: Мой профиль