Разберёмся в ключевых терминах простым языком
Примеры:
ChatGPT понимает и генерирует текст
Распознавание лиц в смартфонах
Рекомендации Netflix и YouTube
Примеры:
Входной слой получает данные
Скрытые слои обрабатывают информацию
Выходной слой выдаёт результат
Примеры:
GPT-5: 175+ миллиардов параметров
Claude: обучен на триллионах слов
Gemini: мультимодальная модель
Примеры:
Книги и научные статьи
Открытые репозитории кода
Веб-страницы и форумы
Пошаговый процесс: от вашего запроса до готового текста
Ваш запрос разбивается на токены (части слов). Например, 'Привет, как дела?' → ['При', 'вет', ',', ' как', ' дела', '?']. ИИ работает с токенами, а не целыми словами.
Каждый токен превращается в вектор (массив чисел). Похожие по смыслу слова имеют близкие векторы. 'Король' и 'королева' будут ближе друг к другу, чем 'король' и 'стол'.
Модель анализирует связи между всеми токенами в запросе. Механизм внимания (Attention) определяет, какие слова важнее для понимания смысла.
Для каждой позиции модель вычисляет вероятности следующего токена. Если вы написали 'Столица России -', модель даст 95% вероятность слову 'Москва' и 1% - 'Париж'.
Модель выбирает наиболее вероятные токены один за другим, формируя связный текст. Температура контролирует случайность выбора: низкая = предсказуемо, высокая = креативно.
Модель не "знает" правильный ответ - она вычисляет наиболее вероятное продолжение
💡 Вывод: Модель выберет "кофе" с вероятностью 65%, но если установить высокую температуру (креативность), может выбрать "чай" или даже "воду" для разнообразия ответа.
Чем больше релевантного контекста вы даёте, тем уже пространство вероятных ответов и тем точнее предсказание
❌ Напиши статью
Слишком общо - модель не знает тему, стиль, объём
✅ Напиши статью на 500 слов о пользе медитации для офисных работников, стиль - научно-популярный
Конкретный контекст → точное предсказание
❌ Создай 5 заголовков. Вот 20 случайных примеров из разных ниш
Паттерн размыт - непонятно, что нужно
✅ Создай 5 заголовков для email о скидках. Примеры: '🔥 Скидки до 70%', '⚡ Только сегодня: -50%'
Ясный паттерн → точное повторение стиля
❌ Каждый запрос в новом чате без истории
Модель не знает предыдущий контекст - повторяете всё заново
✅ Диалог: 'Напиши план' → 'Теперь раскрой пункт 3' → 'Добавь примеры'
Контекст растёт → модель понимает без повторений
Одна задача, два промпта, два разных результата
Промпт:
Проанализируй эти отзывы
Результат:
Модель выдаст общий поверхностный анализ: 'Отзывы положительные и отрицательные'
Почему:
Нет контекста: что анализировать? какой формат нужен? какие метрики?
Промпт:
Ты аналитик данных. Проанализируй 50 отзывов об отеле. Задача: выдели 5 главных проблем, которые упоминаются чаще всего. Формат: таблица (Проблема | Частота | Примеры отзывов). Контекст: это отель 4*, большинство клиентов - семьи с детьми.
Результат:
Модель выдаст структурированную таблицу с конкретными проблемами, подсчитает частоту, приведёт цитаты
Почему:
Полный контекст: роль, задача, формат, аудитория → точное предсказание нужного результата
Для тех, кто хочет понять глубже
Современные LLM построены на архитектуре Transformer (2017). Ключевая особенность - механизм Self-Attention, который позволяет модели видеть связи между всеми словами в тексте одновременно.
Параметры - это веса связей между нейронами. GPT-5 имеет ~175 млрд параметров. Больше параметров = сложнее паттерны = лучше понимание, но дороже вычисления.
Модель обучается, пытаясь предсказать следующее слово в миллиардах примеров. 'Кот сидел на ___' → модель учится, что вероятнее всего 'столе', 'стуле', 'окне', а не 'космосе'.
После базового обучения модель дообучают на примерах диалогов (Fine-tuning) и с помощью обратной связи от людей (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback), чтобы она давала более полезные и безопасные ответы.
Что важно понимать при работе с ИИ
Большинство моделей обучены на данных до определённой даты (например, GPT-4 - до 2023 года). Они не знают свежих новостей или событий после обучения.
ИИ не осознаёт, о чём говорит. Он выдаёт статистически вероятные комбинации слов на основе обучения. Поэтому может генерировать 'правдоподобную ложь' (галлюцинации).
Одна и та же задача, сформулированная по-разному, даёт разные результаты. 'Напиши статью' и 'Создай SEO-оптимизированную статью на 800 слов' - это разный контекст.
Если в обучающих данных была предвзятость или ошибки, модель может их воспроизвести. Качество данных = качество модели.
Теперь, когда вы понимаете механизм, вот как использовать это знание
Вместо 'Напиши текст' → 'Ты опытный копирайтер. Напиши...'
Почему работает: Это задаёт контекст из обучающих данных, где эксперты писали качественные тексты
Вместо 'Сделай список' → 'Сделай список в формате: 1. [Название] - [Описание в 1 строку]'
Почему работает: Чёткий формат = чёткий паттерн для предсказания
Вместо 'Напиши статью' → 'Напиши статью ровно на 500 слов, стиль - разговорный, без жаргона'
Почему работает: Ограничения сужают пространство вероятных ответов → точнее результат
'Реши задачу пошагово, объясняя каждый шаг'
Почему работает: Модель лучше справляется со сложными задачами, если генерирует промежуточные рассуждения