Kodokon kodokon.com

Что такое генеративный ИИ?

Узнай, что такое LLM, как её обучают и почему кажется, будто она знает всё.

6 мин · 3 вопросов

Открыть этот урок в Kodokon

Ты наверняка уже слышал про ChatGPT, Claude или Gemini. Это генеративные ИИ: программы, способные создавать совершенно новый текст (объяснение, краткое изложение, стихотворение, код) по письменному запросу. Движок, который за ними скрывается, называется LLM, сокращение от *Large Language Model* (большая языковая модель). В информатике «модель» - это программа, которая выучила закономерности на примерах, вместо того чтобы применять правила, выписанные человеком одно за другим.

Базовый принцип удивительно прост: LLM - это машина, которая предсказывает продолжение текста. Когда ты читаешь «Кот спит на…», твой мозг сам подставляет «диване» или «кровати». LLM делает ровно то же самое, но в огромном масштабе: на каждом шаге она вычисляет, какое слово (или кусочек слова) вероятнее всего идёт следующим, добавляет его и начинает заново. Целый ответ - это всего лишь длинная череда предсказаний, слово за словом. Тот же механизм, что и подсказки слов на клавиатуре твоего телефона, только несравнимо мощнее.

PROMPT
Ты терпеливый преподаватель, который объясняет информатику полному новичку.

Объясни мне, что такое большая языковая модель (LLM), как будто мне 12 лет, без неопределённых технических терминов.

Ограничения:
- Используй аналогию из повседневной жизни.
- Не более 10 предложений.
- Заверши вопросом, чтобы проверить, что я понял.
Готовый промпт для копирования: пусть тебе объяснят LLM на твоём уровне.

Как эта машина учится так хорошо предсказывать? Через обучение: этап (ещё до твоего самого первого разговора), во время которого модель «читает» огромные объёмы текста - книги, статьи, сайты, программный код. Для каждой фразы продолжение скрывают и просят модель его угадать. Когда она ошибается, её параметры слегка подстраивают - то есть миллиарды её крошечных внутренних настроек. Повтори это миллиарды раз, и модель в итоге улавливает грамматику, стиль и огромную часть знаний, содержащихся в её обучающих текстах.

Именно поэтому генеративный ИИ как будто знает всё: он «прочитал» библиотеку больше той, что человек успел бы пройти за тысячу жизней. Но осторожнее с этим словом: *как будто*. Модель не заглядывает в энциклопедию, когда отвечает, и не «понимает» так, как понимаешь ты. Она вычисляет самую правдоподобную последовательность слов на основе своего обучения. Чаще всего правдоподобное = верное. Но не всегда, и как раз об этом следующий урок.

PROMPT
Я только что узнал, что LLM работают, предсказывая текст, что их обучают на огромных корпусах и что они выдают лишь самое правдоподобное продолжение.

Задай мне 3 вопроса, по одному за раз, чтобы проверить, действительно ли я понял эти три идеи.
Жди моего ответа после каждого вопроса, затем доброжелательно поправляй меня, прежде чем задать следующий.
Никогда не давай мне ответ, пока я не попробовал сам.
Правильная привычка: пусть ИИ тебя опрашивает, вместо пассивного перечитывания.

Проверка знаний

Убедись, что запомнил ключевые моменты этого урока.

  1. Что по сути делает большая языковая модель (LLM), когда пишет ответ?
    • Копирует отрывки, найденные в интернете в реальном времени
    • Предсказывает, слово за словом, самое правдоподобное продолжение текста
    • Применяет грамматические правила, выписанные инженерами одно за другим
  2. Что подразумевают под обучением LLM?
    • Этап, на котором люди выписывают все её возможные ответы
    • Момент, когда пользователь учит её чему-то во время разговора
    • Этап, на котором модель подстраивает свои параметры, угадывая продолжение огромных объёмов текста
    • Установку программы на серверы
  3. Почему создаётся впечатление, что генеративный ИИ знает всё?
    • Потому что он сверяет каждое утверждение с энциклопедией перед ответом
    • Потому что его обучили на огромных объёмах текста почти по всем темам
    • Потому что он постоянно на связи с экспертами-людьми