LLM

Q: Чем ChatGPT отличается от LLM?

LLM это общий класс больших языковых моделей. ChatGPT конкретный AI-ассистент, построенный на моделях семейства GPT и использующий их для взаимодействия с пользователем.

Q: Сколько памяти нужно для локального запуска LLM

Небольшие модели могут работать на компьютерах с 8 16 ГБ оперативной памяти. Для крупных моделей часто требуется от 32 ГБ ОЗУ и современный графический процессор.

LLM (Large Language Model) — это большие языковые модели, которые умеют понимать и генерировать связный осмысленный текст. Именно на базе LLM работают современные AI-ассистенты, чат-боты, системы поиска знаний и инструменты для программирования. Такие модели анализируют огромные массивы текстовых данных и используют полученные знания для ответа на вопросы, создания контента и решения прикладных задач.

Что такое LLM

LLM простыми словами

LLM — это программа на основе искусственного интеллекта, которая учится на огромном количестве текстов и умеет отвечать на вопросы, писать тексты и помогать с различными задачами. Если говорить упрощенно, LLM пытается предсказать наиболее вероятное продолжение текста, используя знания, полученные во время обучения.

LLM расшифровывается как Large Language Model — большая языковая модель. Термин используется для обозначения нейросетевых моделей, обученных на больших объемах текстов. Их задача — понимать контекст запроса и предсказывать наиболее вероятное продолжение текста.

Когда говорят «LLM-модель», обычно имеют в виду системы GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и другие.

Что может LLM?

Языковая модель LLM может:

отвечать на вопросы;
писать статьи и письма;
переводить тексты;
анализировать документы;
генерировать программный код;
помогать в поиске информации.

Как работают LLM

LLM рассчитывает вероятность появления следующего слова или токена с учетом контекста.

Что такое токены в LLM

Токен — это минимальная единица текста, которую модель обрабатывает за один шаг. Модель не видит буквы или целые предложения сразу — она работает именно с токенами.

Токеном может быть:

слово;
часть слова;
знак препинания;
специальный символ.

Например, предложение из 100 слов может содержать около 120–150 токенов. Стоимость использования многих коммерческих моделей рассчитывается именно по количеству обработанных токенов.

Из чего состоит LLM

Основные компоненты LLM:

Токенизатор — разбивает входной текст на мелкие фрагменты (токены). Это могут быть слова, части слов или знаки препинания.
Механизм внимания (Attention) — определяет, какие слова в тексте важны для понимания смысла. Именно он позволяет модели «видеть» связи между удалёнными частями предложения.
Многослойные нейронные сети — последовательно обрабатывают информацию, выделяя закономерности от простых (грамматика) до сложных (логика, стиль, факты).
Параметры модели — это числовые коэффициенты, в которых хранятся «знания», полученные при обучении. Количество параметров может достигать десятков и сотен миллиардов.
Система генерации — на основе вычисленных вероятностей выбирает следующий токен и формирует ответ по одному слову за раз.

Чем больше параметров и качественнее обучающие данные, тем точнее модель понимает сложные запросы и даёт осмысленные ответы.

Как обучаются LLM

Обучение LLM проходит в три основных этапа:

Предварительное обучение (pre-training) — модель «читает» огромные объёмы текстов (веб-страницы, книги, код) и учится предсказывать следующее слово. Так она осваивает язык и закономерности.
Контролируемое дообучение (fine-tuning) — модель тренируется на парах «вопрос – правильный ответ», чтобы лучше понимать инструкции и решать конкретные задачи (программирование, анализ документов, поддержка клиентов).
Обучение с подкреплением (RLHF) — люди оценивают ответы модели, и она корректирует свои параметры, чтобы давать более полезные и безопасные ответы. Именно этот этап превращает «предсказателя слов» в полезного ассистента.

Разные модели обучаются на разных данных и с разным акцентом на этапах, поэтому результаты в конкретных областях могут сильно отличаться.

Галлюцинации в LLM: что это и почему возникают

Галлюцинации в LLM— это ситуация, когда языковая модель генерирует ответ, который звучит правдоподобно и логично, но на самом деле является выдумкой, не соответствующим действительности. Модель не проверяет факты, а предсказывает наиболее вероятное продолжение текста, поэтому она может «уверенно» утверждать несуществующие факты.

Почему возникают галлюцинации:

Принцип работы: LLM предсказывает слова, а не проверяет факты.
Качество обучения: Если в данных были ошибки, устаревшие сведения или противоречия, модель их запоминает.
Недостаток контекста в запросе.
Нет проверки по актуальным источникам (без RAG).

Где используются LLM

LLM используются для решения широкого круга задач — от создания контента до автоматизации бизнес-процессов.

Направление	Что умеют LLM	Где применяют
Генерация текстов и контента	Создание статей, описаний, писем, отчётов, рекламы	Маркетинг, копирайтинг, SMM, документация
Код и программирование	Генерация функций, объяснение ошибок, рефакторинг, тесты, документация	Разработка ПО, DevOps
Анализ данных и документов	Извлечение фактов, поиск, сводки, классификация обращений	Юриспруденция, финансы, аналитика, обработка обращений
Корпоративные AI-ассистенты	Ответы на вопросы, поиск по базе знаний, помощь с документами, автоматизация	Внутренние порталы, HR, поддержка, техподдержка

Какие бывают LLM-модели

Существует 2 основных способа классификации языковых моделей: по доступу и по размещению.

Закрытые и открытые модели

Закрытые модели принадлежат конкретным компаниям и предоставляются через облачные сервисы. Примеры:

GPT;
Claude;
Gemini.

Открытые LLM-модели распространяются с открытым доступом к весам модели. Веса модели — это числовые параметры (коэффициенты), которые нейросеть настраивает в процессе обучения. Именно в них хранятся все «знания» модели. К открытым LLM относятся:

DeepSeek;
Qwen;
Llama.

Open source LLM-модели позволяют запускать систему на собственной инфраструктуре и адаптировать ее под свои задачи.

Облачные и локальные модели

Тип модели	Как работает	Плюсы и минусы
Облачные (GPT, Claude, Gemini, GigaChat)	Доступ через интернет, модель на серверах поставщика (API или веб-интерфейс)	Плюсы: не требует мощного оборудования, быстрое внедрение, масштабирование, обновления автоматически. Минусы: данные передаются третьей стороне, зависимость от интернета, плата за использование.
Локальные (Llama, DeepSeek, Qwen)	Установка и запуск на собственных серверах или рабочих станциях компании	Плюсы: полный контроль данных, конфиденциальность, тонкая настройка, работа без интернета. Минусы: высокие требования к ресурсам (GPU, RAM), сложность развертывания и поддержки.

Что такое RAG и как он повышает качество ответов LLM

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором языковая модель перед генерацией ответа дополнительно извлекает релевантную информацию из внешнего источника (базы знаний, документов, поисковой выдачи) и использует её как контекст.

Простыми словами модель сначала ищет нужные данные (например, в корпоративной документации или свежих новостях), а затем генерирует ответ с опорой на эти данные. Без RAG модель отвечает только на основе знаний из обучения. С RAG модель использует актуальные документы и базы знаний, поэтому ответы становятся более точными. Практически все современные LLM используют RAG.

Что такое LLM-агенты

LLM-агент — это система, которая использует языковую модель для выполнения последовательности действий и достижения цели пользователя.

В отличие от обычного чат-бота агент способен не только отвечать на вопросы, но и взаимодействовать с внешними системами.

Например, агент может:

найти информацию в CRM;
создать задачу;
подготовить отчет;
отправить уведомление;
обновить данные в системе.

Что такое API LLM?

API LLM — это программный интерфейс для доступа к языковой модели. Через API приложение отправляет запрос модели и получает готовый ответ. API позволяет использовать возможности GPT, Claude, Gemini и других моделей без необходимости самостоятельно обучать и поддерживать инфраструктуру.

Простыми словами API LLM — это способ подключить языковую модель к собственному приложению.

Через API можно:

создать чат-бота;
встроить AI-поиск;
автоматизировать обработку документов;
генерировать контент.

Большинство современных LLM предоставляются именно через API. Они отличаются набором моделей, условиями использования, ценами и географической доступностью. Взять API LLM можно у провайдеров: OpenAI, Anthropic,Google и других. Российские варианты: YandexGPT API и GigaChat API.

Чем LLM отличается от других технологий ИИ

LLM относятся к сфере искусственного интеллекта, но не являются его синонимом.

LLM — один из видов ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) — общее название технологий, которые позволяют компьютеру выполнять задачи, требующие элементов человеческого мышления.

LLM — лишь один из видов искусственного интеллекта, ориентированный на работу с языком. Другие виды решают задачи, связанные со зрением, речью, планированием, рекомендациями. К ИИ относятся:

Генеративно-состязательные сети (GAN) — создание реалистичных изображений, видео, аудио.
Робототехника — управление физическими роботами с использованием ИИ.
Компьютерное зрение (Computer Vision) — анализ изображений и видео (распознавание лиц, объектов, медицинские снимки).
Автопилоты и системы управления — беспилотные автомобили, дроны, интеллектуальное управление транспортом.
Распознавание и синтез речи — преобразование речи в текст и обратно (голосовые помощники, субтитры).
Системы рекомендаций — подбор товаров, фильмов, музыки на основе предпочтений пользователя.

LLM и нейросети — это одно и то же?

Нейросеть (искусственная нейронная сеть) — это математическая модель, вдохновлённая устройством и работой биологических нейронных сетей (например, мозга). Она состоит из множества соединённых между собой простых вычислительных элементов — нейронов, организованных в слои. Простыми словами, это программа, которая учится на примерах.

LLM являются разновидностью нейронных сетей и предназначены специально для обработки текста.

LLM vs ML

ML (Machine Learning, машинное обучение) — это область искусственного интеллекта, которая включает в себя множество алгоритмов, способных обучаться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования правил.

LLM (Large Language Models) — это один из видов моделей машинного обучения, специализирующийся на обработке и генерации естественного языка. LLM строятся на архитектуре Transformer и обучаются на огромных текстовых корпусах.

Примеры других ML-моделей (не LLM):

Системы рекомендаций (подбор товаров, фильмов);
Кредитный скоринг (оценка надёжности заёмщика);
Прогнозирование спроса (розничные продажи, логистика);
Обнаружение аномалий (фрод в банковских транзакциях);
Классификация изображений (распознавание кошек/собак).

Как выбрать LLM

LLM, тип и задачи

Модель/разработчик	Тип доступа	Для каких задач подходит
GPT (OpenAI)	Закрытая (API)	Универсальные задачи: генерация текстов, анализ, программирование, создание ассистентов. Высокое качество, широкая экосистема.
Claude (Anthropic)	Закрытая (API)	Работа с большими документами, задачи, требующие высокой безопасности и снижения галлюцинаций. Длинный контекст.
Gemini (Google)	Закрытая (API)	Интеграция с продуктами Google (Поиск, Workspace), мультимодальные задачи (текст + изображения).
DeepSeek (DeepSeek)	Открытая (Open-source)	Программирование, математические задачи, open‑source исследования. Сильна в логике и коде.
GigaChat (Сбер)	Закрытая (API, РФ)	Русскоязычные задачи, корпоративные сценарии в России. Адаптирована под локальные требования.
Qwen (Alibaba)	Открытая / закрытая	Локальный запуск, open source, высокая производительность, хорошая многозначность. Гибкость настройки.
Llama (Meta)	Открытая (Open-source)	Исследования, локальное развёртывание, кастомизация. Популярна в open‑source сообществе.
Mistral (Mistral AI)	Открытая / закрытая	Эффективные модели для локального запуска и облачных решений. Хороший баланс цены и качества.

Какие модели лучше работают с русским языком

Для русскоязычных задач часто используют:

GigaChat;
Qwen;
DeepSeek;
GPT;
Claude.

Оптимальный вариант зависит от конкретного сценария: генерации текстов, программирования, поиска информации или корпоративных задач.

Преимущества и ограничения LLM

Преимущества:

работа с естественным языком;
высокая скорость обработки информации;
автоматизация рутинных задач;
масштабируемость.

Ограничения:

возможность ошибок и галлюцинаций;
зависимость от качества данных;
высокие требования к вычислительным ресурсам;
ограничения доступа к некоторым моделям.

Насколько безопасны LLM?

Безопасность зависит от модели и сценария использования. Основные риски:

галлюцинации;
утечка данных;
предвзятые ответы;
ошибки интерпретации.

Для корпоративного использования обычно применяются ограничения доступа, локальное размещение и RAG-системы.

Часто задаваемые вопросы о LLM

Может ли LLM самостоятельно думать и понимать смысл?

Нет. LLM не обладает сознанием и не понимает информацию так, как человек. Модель анализирует закономерности в данных и прогнозирует наиболее вероятный ответ на основе контекста.

Откуда LLM получает знания для ответов?

Большие языковые модели обучаются на огромных массивах текстов: книгах, статьях, веб-страницах, документации и программном коде. Во время работы модель использует знания, полученные на этапе обучения.

Почему LLM иногда ошибаются?

LLM генерирует наиболее вероятный ответ, а не проверяет факты как поисковая система. Поэтому модель может допускать ошибки, устаревшие сведения или придумывать несуществующие данные.

Нужен ли интернет для работы LLM?

Не всегда. Локальные модели могут работать без доступа к интернету. Однако облачные сервисы обычно требуют подключения к серверам поставщика.

Чем ChatGPT отличается от LLM?

LLM — это общий класс больших языковых моделей. ChatGPT — конкретный AI-ассистент, построенный на моделях семейства GPT и использующий их для взаимодействия с пользователем.

Можно ли обучить LLM на данных своей компании?

Да. Для этого используют дообучение модели (fine-tuning) или подключение корпоративной базы знаний через RAG. Такой подход позволяет адаптировать систему под внутренние процессы и документы.

Заменят ли LLM специалистов в будущем?

Скорее нет. Сегодня языковые модели помогают автоматизировать рутинные задачи и ускоряют работу специалистов, но по-прежнему требуют контроля человека при принятии важных решений.

Можно ли запускать LLM локально

Да. Многие открытые модели можно запускать на собственном сервере или рабочей станции без подключения к облачным сервисам.

Сколько памяти нужно для локального запуска LLM

Небольшие модели могут работать на компьютерах с 8–16 ГБ оперативной памяти. Для крупных моделей часто требуется от 32 ГБ ОЗУ и современный графический процессор.

LLM