Содержание
Когда меня спрашивают «а как она вообще работает?», я отвечаю одной фразой: нейросеть не знает ответ, она угадывает следующее слово. Очень хорошо угадывает, на основе огромного количества прочитанного текста. Из этого простого факта вытекает почти всё: и почему она так полезна, и почему иногда уверенно несёт чушь.
Ниже разберу это без формул. Статью можно кидать любому, кто впервые открыл ChatGPT и не понимает, чему там верить.
Представьте человека, который прочитал почти весь интернет: книги, статьи, форумы, инструкции, переписки. Он не запомнил всё дословно, но очень хорошо почувствовал, какие слова обычно идут за какими. Начните ему фразу «Утром я выпил чашку», и он без раздумий продолжит «кофе».
Языковая модель, на которой работают ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, GigaChat, устроена похоже. Она получает ваш текст и прикидывает вероятности для следующего кусочка. Выбирает один. Дописывает. Снова прикидывает, уже с учётом нового кусочка. И так до конца ответа.
Попробуйте сами: выберите слово или дайте модели выбрать, подвигайте ползунок смелости.
Нейросеть не ищет ответ в базе. Она каждый раз прикидывает, какое слово вероятнее всего пойдёт дальше, и дописывает текст по одному кусочку.
Ползунок в демке называется «Смелость», в настоящих моделях это температура. Чем она выше, тем чаще модель берёт не самое очевидное слово. В чат-ботах её обычно не видно, но она есть, и именно поэтому на один и тот же вопрос вы получаете разные ответы.
Модель обучают: показывают ей триллионы слов и раз за разом просят угадать следующее. Ошиблась, внутренние настройки чуть подкручиваются. Угадала, закрепляется. Таких настроек у больших моделей сотни миллиардов, их называют параметрами.
Потом модель дообучают быть помощником: отвечать на вопросы, а не просто продолжать текст, отказываться от вредного, держать вежливый тон. Люди оценивают ответы, модель подстраивается под лучшие. После этого получается тот самый чат-бот, с которым вы разговариваете.
Важный момент: обучение заканчивается в какой-то день. Всё, что случилось позже, модель не знает, пока ей не дадут поиск в интернете или вы сами не вставите свежую информацию в чат.
Если хочется глубже, у меня есть глоссарий из 19 терминов с интерактивными демками: токены, параметры, контекстное окно, агенты.
1. Она уверенно ошибается
Модель выбирает правдоподобное, а не правдивое. Если в обучении было мало информации про ваш вопрос, она всё равно напишет гладкий ответ, просто с выдуманными деталями. Это называют галлюцинациями. Подробно о них и о том, как ловить выдумки, я написал в статье «Почему нейросеть врёт».
2. Чем точнее вопрос, тем лучше ответ
На запрос «напиши пост» есть миллион правдоподобных продолжений, и модель выберет самое среднее. На запрос с ролью, контекстом и форматом вариантов меньше, и они уже ваши. Об этом статья «Как писать промпты».
3. Она не помнит вас между чатами
Модель видит только текст текущего разговора. Это называется контекстное окно. Новый чат начинается с чистого листа. Функции «памяти» в некоторых сервисах на самом деле просто подкладывают в начало разговора короткие заметки о вас.
4. Длинный разговор она начинает «забывать»
У контекстного окна есть предел. В очень длинной переписке начало может выпасть или потеряться среди деталей. Если чат разросся и модель начала путаться, проще открыть новый и коротко пересказать главное.
5. Считает она хуже, чем пишет
Модель видит текст кусочками, токенами, а не буквами и цифрами. Поэтому посчитать буквы в слове или перемножить большие числа в уме ей сложно. Современные сервисы для этого сами запускают маленькую программу-калькулятор, но проверять цифры всё равно стоит.
Простое правило
Используйте нейросеть как очень быстрого и начитанного стажёра: черновики, идеи, выжимки, переформулировки. Факты, цифры и всё, за что отвечаете вы, проверяйте сами.
Принцип у всех одинаковый. Отличаются данные, на которых учили, размер модели, настройки характера и дополнительные функции: поиск, генерация картинок, работа с файлами, голос. Поэтому одна лучше пишет тексты, другая лучше ищет, третья доступна без ограничений из России.
Короткий подбор по задачам я собрал в статье «Какую нейросеть выбрать», а сервисы, которыми пользуюсь сам, на странице «Чем я пользуюсь».
Нейросеть продолжает текст самым вероятным образом, опираясь на всё, что прочитала при обучении. Поэтому она отлично пишет, пересказывает и придумывает, но может уверенно ошибаться в фактах. Давайте ей подробный контекст, проверяйте важное, и она сэкономит вам часы в неделю.
Если вы только начинаете, возьмите план первой недели с нейросетями: по пятнадцать минут в день, без теории.
Частые вопросы
Нейросеть и искусственный интеллект это одно и то же?
Почти. Искусственный интеллект это общее название для программ, которые решают «умные» задачи. Нейросеть это самый популярный сегодня способ такие программы делать. Когда говорят «ИИ» про ChatGPT или Claude, имеют в виду нейросеть.
Нейросеть ищет ответ в интернете?
Сама по себе нет. Она отвечает из того, что усвоила при обучении. Поиск в интернете это отдельная функция, которую включают некоторые сервисы. Тогда в ответе обычно видны ссылки на источники.
Почему на один вопрос нейросеть отвечает по-разному?
Потому что каждое следующее слово выбирается с долей случайности. Это сделано специально: так ответы звучат живее. Если нужен стабильный результат, давайте подробный промпт и примеры.
Нейросеть понимает, что пишет?
Не так, как человек. У неё нет намерений и проверки на правду. Но она очень хорошо улавливает связи между словами и идеями, поэтому её ответы часто выглядят как понимание и бывают действительно полезны.