Я долго откладывала написание этого материала. Чем глубже погружаешься в мир больших языковых моделей (LLM), тем сложнее подобрать метафору, которая бы исчерпывающе описывала их природу. Однако недавняя мысль Андрея Карпати стала катализатором: он предложил воспринимать LLM не как осознанные сущности, а как мощные симуляторы. В этот момент всё встало на свои места.
Ниже представлен интуитивно понятный разбор механизмов работы LLM. Мы изучим «инфраструктурный каркас», превращающий сырой алгоритм в удобный интерфейс, и выясним, почему ChatGPT, Claude или Gemini — это не просто «Википедия на стероидах», и как ваши собственные запросы определяют личность нейросети.
Принципы работы больших языковых моделей
Предобучение (Pre-training)
В своей основе любая LLM — это колоссальная нейронная сеть, представляющая собой математическую функцию с триллионами настраиваемых параметров. Эти числа можно сравнить с синапсами цифрового мозга: именно в них закодирован весь опыт модели.
На этапе предобучения нейросеть поглощает массивы текстовой информации, раз за разом пытаясь угадать следующее слово в цепочке. К завершению этого цикла модель овладевает связной речью и может отвечать на вопросы, однако её ответы могут быть неточными, предвзятыми или попросту бесполезными, так как она лишь имитирует структуру языка.
Дообучение и человеческая обратная связь (RLHF)
Чтобы превратить предсказатель слов в интеллектуального помощника, применяется дообучение. Модель адаптируют под конкретные задачи, обучая её понимать намерения пользователя.
Для тонкой настройки используется метод RLHF (обучение с подкреплением на основе отзывов людей). Процесс состоит из трёх этапов: специалисты ранжируют ответы нейросети, на основе этих оценок обучается «модель вознаграждения», и в финале основная LLM оптимизируется так, чтобы её ответы максимально соответствовали человеческим ожиданиям.
Путь от алгоритма к пользовательскому интерфейсу
Сама по себе дообученная LLM — это лишь вычислительный движок. Чтобы он стал полноценным чат-ботом, разработчики создают вокруг него «программную обвязку», которая зачастую определяет восприятие интеллекта системы даже больше, чем сама модель.
Основные компоненты этой экосистемы:
- Системный промпт: Скрытая инструкция, задающая роль модели (например: «Ты — эксперт-аналитик, будь краток и объективен»).
- Оркестрация контекста: Базовая модель не обладает памятью. Чтобы имитировать диалог, система при каждом новом запросе отправляет модели всю историю текущей переписки.
- Фильтры безопасности: Многоуровневая проверка входящих и исходящих сообщений на предмет нарушения этических норм или политик компании.
- Интеграция инструментов: Возможность подключать поиск в реальном времени, калькуляторы или программные интерпретаторы.
- Персонализация: Использование векторных баз данных для хранения предпочтений пользователя, что позволяет боту «узнавать» вас в новых сессиях.
Для тех, кто хочет на практике прочувствовать разницу в работе этих механизмов, существует платформа BotHub.
Это единый доступ к топовым нейросетям, позволяющий сравнивать их поведение без необходимости использовать VPN и зарубежные карты.
По этой ссылке можно получить 100 000 токенов для тестирования и лично убедиться, как разные настройки влияют на результат.
Развенчание мифов: чем ИИ не является
Понимая внутреннее устройство, мы можем критически взглянуть на популярные заблуждения.
Это не цифровая библиотека
Модели не хранят в себе тексты книг или статей. Они кодируют статистические закономерности. То, что кажется «знанием», на деле является генерацией наиболее вероятной последовательности символов, основанной на обучающей выборке и ваших вводных данных.
Это не просто продвинутый Т9
Хотя принцип предсказания слов лежит в основе, процессы дообучения и RLHF радикально меняют вектор работы модели — от простого угадывания к выполнению сложнейших инструкций и соблюдению логики.
Это не личность
Иллюзия «собеседника» возникает по трем причинам:
- Системные инструкции задают устойчивые рамки поведения.
- Модель зеркалит пользователя: ваш тон, сложность лексики и терминология определяют стиль ответа.
- Человеческая психология склонна наделять сознанием любую систему, демонстрирующую последовательное поведение.
Заключение
Современные ИИ-ассистенты — это динамические системы, где результат зависит от контекста. В центре находится мощный математический алгоритм, но итоговый продукт формируется за счет фильтров, системных настроек и, что немаловажно, ваших собственных слов.
Именно поэтому два человека могут получить диаметрально противоположные результаты от одного и того же чат-бота: каждый из них неосознанно «симулирует» в нейросети ту личность, которую ожидает увидеть.
