Что такое большая языковая модель (LLM)
LLM (Large Language Model, «большая языковая модель») — это нейросеть, которую обучили на огромном количестве текстов: книгах, статьях, сайтах и различной документации. После такого обучения модель научилась генерировать связный текст, отвечать на вопросы и выполнять задачи, сформулированные на обычном языке.
Принцип работы можно сравнить с автозаполнением в телефоне. Когда вы набираете слово, клавиатура предлагает следующее на основе того, что люди обычно пишут. LLM работает похожим образом, но на порядки мощнее: она учитывает весь контекст разговора и генерирует целые абзацы, а не отдельные слова.
При этом модель предсказывает наиболее вероятное продолжение текста. Если в обучающих данных было много текстов на какую-то тему, модель ответит уверенно. Если данных мало или они противоречивы, она все равно сгенерирует правдоподобный ответ, но он может оказаться неточным.
Как модель видит текст
Модель не читает текст так, как читает его человек. Она разбивает входные данные на фрагменты, которые называются токенами. Токен может совпадать с целым словом, а может оказаться его частью или даже отдельным символом. Английское слово «the» укладывается в один токен. Русское слово «переподготовка» модель, скорее всего, разобьет на три-четыре фрагмента.
Такая разница возникает из-за того, что большинство моделей обучались преимущественно на английских текстах. Английские слова модель знает целиком и не дробит. Русские слова с их окончаниями, приставками и суффиксами встречались в обучающих данных реже, поэтому модель разбирает их на более мелкие части. В результате один и тот же текст на русском языке занимает в полтора-два раза больше токенов, чем на английском.
Гайды, курсы, вебинары — и еще куча всего, чтобы нейросети работали на вас
Так что если вы работаете через платный API, за обработку русского текста придется заплатить больше при том же объеме. Если вы загружаете документ в чат, русскоязычный файл займет больше места и оставит модели меньше пространства для ответа.
Количество токенов, которое модель способна принять в рамках одного диалога, называется контекстным окном. В него входит все: ваш запрос, загруженные документы, вся предыдущая переписка и ответ модели.
Какую LLM выбрать
Все основные сервисы можно попробовать бесплатно.
ChatGPT — нейросеть, которая справляется с большинством задач: текстом, кодом, картинками и веб-поиском. Внутри также есть отдельная модель Sora для генерации видео.
Claude сильнее в работе с длинными документами и аналитикой. Если нужно разобрать отчет, структурировать данные или переработать большой текст, Claude часто дает более точный результат.
Gemini удобен для тех, кто работает в экосистеме Google. Он интегрирован с Gmail, Google Docs и Sheets, умеет работать с аудио и видео, генерирует изображения.
DeepSeek полностью бесплатный и не требует подписки. Немного глупее предыдущих серсиво, зато работает в России без ограничений.
На самом деле LLM куда больше: Qwen, Kimi, GLM, YandexGPT и еще десятки других. Все они решают примерно одинаковый пул задач, поэтому подробно останавливаться на каждой не будем.
| Важно! ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek — это сервисы, то есть интерфейсы, через которые вы общаетесь с языковой моделью. Внутри каждого сервиса работает одна или несколько языковых моделей. В ChatGPT можно выбрать GPT-5.2 или GPT-5.2 Thinking. В Claude — Sonnet или Opus, в Gemini — Flash или Pro. |
Что можно сделать с помощью LLM
Написать или переписать текст. Можно подготовить черновик поста, рассылки или коммерческого предложения. Если текст уже есть, нейросеть поможет его сократить, упростить или адаптировать для другой аудитории.
Разобрать документ. Можно загрузить договор, отчет или длинную статью и попросить выделить ключевые моменты, найти противоречия, сравнить условия двух документов или пересказать суть в нескольких абзацах.
Проанализировать данные. Если загрузить таблицу в ChatGPT или Claude, нейросеть найдет закономерности, посчитает средние значения и сформулирует выводы.
Подготовить план или структуру. Можно создать контент-план, структуру презентации или пошаговый план запуска продукта. Нейросеть не заменит экспертизу, но ускорит работу над каркасом, который потом можно доработать.
Объяснить сложное простыми словами. Юридический текст, техническая документация, финансовый отчет — все это можно загрузить в чат и попросить объяснить простым языком.
Считать данные с изображения. Можно сфотографировать график, визитку или меню на иностранном языке и загрузить картинку в чат. ChatGPT, Claude и Gemini распознают текст и данные на изображениях и будут работать с ними как с обычным текстом.
Сгенерировать картинку. Нейросети умеют создавать изображения прямо в чате. Можно попросить нарисовать иллюстрацию для поста, схему процесса или мокап интерфейса.
| Все эти задачи можно решить, если правильно общаться с нейросетями. Мы подробно рассказали, как это делать в отдельном мини-курсе «Как работать с ChatGPT и другими подобными нейросетями» |
Почему модели ошибаются
LLM могут решать практически любые задачи, но не безошибочно. Языковые модели предсказывают наиболее вероятное продолжение текста. Они не ищут факты в базе данных и не сверяются с источниками. Если в обучающих данных не было точного ответа на ваш вопрос, модели могут сгенерировать правдоподобное продолжение, которое может оказаться выдумкой. Такие ошибки называют галлюцинациями.
Галлюцинация может выглядеть как ссылка на несуществующее исследование, неверная дата или придуманная цитата. Новые модели ошибаются реже, чем те, что были год-два назад, но ни одна из них не избавилась от галлюцинаций полностью.
Помимо галлюцинаций знания моделей всегда заморожены на момент обучения. Если модель обучали на данных до 2024 года, она ничего не знает о событиях 2025-го. Поэтому спрашивать ее про свежие новости, актуальные цены или недавние исследования без дополнительных инструментов бесполезно.
Конкретно эту проблему решает режим веб-поиска. С ним любые модели перед тем, как сформулировать ответ, идут в интернет и подтягивают свежие данные. Веб-поиск есть во всех нейросетях и обычно включается автоматически, когда модель понимает, что вопрос требует актуальной информации.
Обе проблемы не означают, что моделям нельзя доверять. Но их ответы в любом случае всегда нужно проверять. Чтобы уменьшить количество ошибок, придерживайтесь нескольких правил:
- Проверяйте факты, даты и цифры, особенно если собираетесь использовать их в публичных материалах.
- Если модель ссылается на источник, откройте его и убедитесь, что он существует.
- Не принимайте юридических, медицинских или финансовых решений только на основе ответа модели.