Все слышали: «нейросеть это умно, нейросеть это быстро». Но большинство людей, которые ею пользуются каждый день, смутно представляют, что происходит внутри. Это не страшно - пока не начинаешь ей доверять там, где не стоит. Объясню, как устроена нейронная сеть, почему ей нужны триллионы примеров для обучения, и в каких ситуациях она врёт с таким уверенным видом, что хочется верить. Заодно разберём один момент, который меня самого удивил, когда я начал работать с этим плотнее.
Что узнаете из статьи:
- Из чего состоит нейросеть и при чём тут «параметры»
- Как происходит обучение нейронной сети - и почему данных никогда не бывает «достаточно»
- Чем отличаются виды нейронных сетей и почему почти все топовые модели сейчас трансформеры
- Где нейросети врут предсказуемо - и как это использовать в своих интересах
- И почему понимание этих основ меняет то, как вы работаете с AI уже завтра
Нейросеть: что это такое на самом деле
Нейросеть это математическая функция. Очень большая, очень сложная, но функция.
Берёт входные данные - текст, картинку, звук - и выдаёт ответ. Между входом и выходом находятся слои вычислений, которые прогоняют числа через тысячи, миллионы, а иногда сотни миллиардов математических операций.
Нейронная сеть это не база знаний, где хранятся факты. Это не поисковик, который что-то «нашёл». Это система, которая научилась делать правдоподобные предсказания - и делает их статистически. Когда не хватает данных, когда ситуация нестандартная или когда вопрос требует точного знания - она всё равно что-то выдаст. Потому что остановиться и сказать «не знаю» её специально не учили (хотя сейчас учат, и это уже другая история).
Для кого это актуально: для всех, кто пользуется ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, Stable Diffusion и любыми другими инструментами на базе AI. Внутри у них нейросети.
Из чего состоит нейросеть - и что такое параметры
Можно представить нейросеть как сеть настроек. Параметры - это числа, которые определяют, как сеть реагирует на любой входящий сигнал.
GPT-3 в 2020 году содержал 175 миллиардов таких параметров. GPT-4 в 2023 году - оценочно около триллиона. Это не метафора «умная-неумная», это буквально количество чисел, которые хранит модель и использует для вычислений при каждом запросе.
Вернее, это не совсем так. Точнее: не все параметры задействованы одновременно. DeepSeek V3, например, содержит 671 миллиард параметров, но в работе одновременно участвуют только 37 миллиардов. Это архитектура Mixture of Experts: вместо одной большой сети работают специализированные «эксперты», которые включаются по ситуации. Быстрее, дешевле, эффективнее.
Что такое токены в нейросети - тоже важно понять здесь. Токен это не слово, это кусок слова. «Автоматизация» это примерно 4-5 токенов. Нейросети читают и генерируют текст именно токенами. Когда говорят, что Claude Opus 4.6 держит контекст в 1 миллион токенов - это примерно 750 тысяч слов или около 3000 страниц текста, всё это в одном разговоре.
Кстати, если тема интересна — в Telegram-канале пишу о подобном регулярно: инструменты, лайфхаки, конкретные сценарии использования нейросетей в жизни и бизнесе. Там проще задать вопрос и не ждать следующей статьи.
Как нейросеть учится на ошибках - и почему ей нужны триллионы примеров
Обучение нейронной сети выглядит так: берёшь огромный массив данных, показываешь модели пример, она делает предсказание, сравниваешь с правильным ответом, считаешь ошибку и чуть подкручиваешь параметры в нужную сторону.
Потом повторяешь это миллиарды раз.
Весь качественный публичный интернет содержит около 18 триллионов токенов. Топовые модели 2026 года обучают на 15-25 триллионах токенов. Это значит, что данных уже почти нет - открытых, качественных, новых. Поэтому до 40% обучающих данных сейчас генерируются другими нейросетями. Модели учатся на текстах, которые написали другие модели (а такое бывает чаще, чем кажется).
Это не магия и не опасность сама по себе. Но это важный контекст: модели давно уже не учатся только на «живом» человеческом интернете.
Я сам это ощутил, когда начал работать с Claude Opus 4.6 на сложных задачах. Там, где нужно рассуждать пошагово - модель работает принципиально иначе, чем быстрые версии. Не потому что «умнее», а потому что дольше думает перед ответом. Reasoning-модели это не новая архитектура, это другой режим работы: тратишь больше вычислений на шаг, получаешь более надёжный результат.
Виды нейронных сетей - почему почти все они сейчас трансформеры
С 2017 года стандарт архитектуры для языковых задач это трансформер. ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA - все трансформеры. Механизм внимания (attention) позволяет модели при обработке каждого токена «смотреть» на весь контекст сразу, а не только на соседние слова.
Это и есть причина, почему большие языковые модели так хорошо держат длинные разговоры. Ну, или скорее держат лучше, чем раньше.
Сейчас появляется новый класс: Diffusion LLM. Модели вроде Gemini Diffusion и Mercury генерируют текст иначе: не слово за словом, а сразу всё, итерационно уточняя. Результат: 1000+ токенов в секунду против 200-300 у обычных трансформеров. Пока качество уступает, но направление понятно.
Для обычного пользователя разница в архитектуре часто не ощущается. Но она проявляется в скорости, стоимости и типах задач, где модель работает надёжно.
Где нейросети врут предсказуемо
Что такое галлюцинация нейросети - это когда модель генерирует уверенно звучащий текст, который не соответствует реальности. Не баг, а следствие самой природы работы: модель предсказывает правдоподобный следующий токен, а не извлекает факты из базы.
Конкретные сценарии, где это происходит стабильно:
Точные данные: цифры, даты, имена. «Когда вышел X» - если это не было в обучающих данных достаточно часто, модель скомбинирует что-то похожее. ChatGPT отвечает так уверенно, будто сам это запускал.
Ссылки и источники. Попросить нейросеть дать ссылку - почти гарантированно получить что-то похожее на реальную ссылку, но не существующую. URL правдоподобный, автор похожий, год примерно тот.
Свежие события. У каждой модели есть дата среза знаний. Всё после неё - либо из поиска (если подключён), либо экстраполяция. Не путай «модель не знает» с «такого не было».
Редкие специализированные области. Юридические детали конкретной юрисдикции, медицинские протоколы, региональная специфика - здесь данных в обучении мало, и модель заполняет пробелы похожим.
Математика в голове. GPT-5.2 решает 100% задач олимпиады AIME 2025, но это с extended thinking. Обычные модели без такого режима на реальной арифметике ошибаются чаще, чем кажется.
Это не значит «не доверяй нейросетям». Это значит: используй их там, где ошибка некритична или легко проверяется.
Когда стоит разобраться в этом глубже
Понимание устройства нейросетей сразу меняет как их используешь. Начинаешь формулировать запросы иначе, выбирать модель под задачу, знать где проверять, а где можно доверять.
Если хочется не просто читать про AI, а реально его применять, у меня есть несколько мест, где это можно делать вместе.
Начать стоит с Telegram-канала. Это наш основной ресурс, где разбираем новые инструменты, кейсы автоматизации и приёмы, которые можно применить уже завтра.
Если зайдёт, залетайте в AI BASE. Это закрытое сообщество, где я делюсь личными наработками по автоматизации, вайб-кодингу и нейросетям.
А если хочется прямо сейчас сесть и попробовать руками, есть два бесплатных курса с нуля: по n8n для автоматизации без кода и по Claude Code для разработки в связке с AI.
FAQ
Чем ИИ отличается от нейросети?
ИИ это широкое понятие: любая система, имитирующая интеллектуальное поведение. Нейросеть это один из способов его реализовать - сейчас самый распространённый. Но ИИ существовал до нейросетей (экспертные системы, дерево решений), и будет существовать после.
Как работает нейросеть простыми словами, совсем кратко?
Входящие данные превращаются в числа, числа проходят через слои математических операций с параметрами, на выходе получается предсказание. Параметры подобраны так, чтобы предсказания на обучающих данных были как можно точнее.
Что такое токены в нейросети - зачем это знать?
Токен это единица текста, с которой работает модель. Примерно 4 символа или 0.75 слова. Знать важно по двум причинам: у каждой модели есть лимит контекста в токенах, и стоимость API считается тоже в токенах.
Что такое галлюцинация нейросети, откуда это берётся?
Модель не «знает» факты, она предсказывает вероятный следующий токен. Когда нужных данных в обучении не было - предсказание звучит уверенно, но содержит то, чего нет. Это системное свойство, не поломка.