Как работает современный ИИ: разбираем GPT по косточкам
Искусственный интеллект сегодня — это не просто тренд, а новый воздух для бизнеса и технологий. Он пронизывает всё: от чат-ботов поддержки до сложных аналитических систем. И если вы слышите слово «ИИ» в 2025 году, с вероятностью 99% речь идет о чем-то, что построено на основе архитектуры «трансформер», практическим воплощением которой является GPT.
Меня зовут Егор, я CEO и AI продакт-менеджер в компании AllSee.team, где мы разрабатываем AI-решения для российского бизнеса. Свою карьеру я начинал со студенческих стартапов еще в 2018-м, прошел путь от продуктового аналитика в Газпромнефти до создания собственной AI-студии. И сегодня я хочу просто и без воды разобрать, как же устроен тот самый ИИ, который всех удивил и продолжает делать это по сей день.
Как изменились алгоритмы и тренды в работе нейросетей за последнее время?
История нейросетей начинается с 1950-х годов, но ключевые сдвиги произошли в последние десятилетия. Ключевой тренд последних лет — переход от систем распознавания к системам генерации.
- Раньше (последние 10 лет): Доминировали сверточные сети (CNN). Они блестяще научились распознавать лица на фото, голосовые команды, спам в почте. Это стало нормой бизнеса и уже не кажется чем-то особенным. Например, когда вы разблокируете экран своим лицом или расшифровываете голосовое — работают нейросети.
- Сейчас (последние 2-3 года): Бум трансформеров и генеративных моделей. Это архитектуры, которые не просто анализируют данные, а генерируют новый контент: тексты, картинки, код, музыку. Именно к этому классу относятся ChatGPT, DeepSeek и другие революционные ИИ. Это и есть главный сдвиг: ИИ не только превратился в творца, но и стал доступнее и полезнее для обычного человека.
Как огромная матрица из чисел превращается в осмысленный диалог между пользователем и нейросетью?
В основе работы современных моделей лежит перевод текста в числа.
Каждое слово и его связи с другими превращаются в числовое представление. Огромные матрицы помогают находить закономерности в этих числах и предсказывать, какие слова и идеи должны следовать дальше по тексту. Благодаря этому модель «достраивает» реплики и формирует осмысленный диалог.
Представьте, что каждое слово — это вектор в многомерном пространстве (точка с координатами):
- Числовое представление: Слова со схожим смыслом ( «король», «королева») находятся близко друг к другу в этом пространстве. Вся модель — это и есть гигантская «карта смыслов», записанная в виде матриц чисел (векторов).
- Генерация ответа: Когда вы задаете вопрос, модель находит числовые представления ваших слов на этой «карте». Алгоритм (трансформер) вычисляет, какое следующее слово (его числовой вектор) с наибольшей вероятностью должно идти за вашим запросом, учитывая контекст всего диалога. Этот процесс повторяется слово за словом. Так числа, отражающие смысловые СВЯЗИ, превращаются в СВЯЗный текст.
Часто говорят, что современный ИИ — это просто «массивная статистика». Но как статистика может вести осмысленный диалог?
Да, основа — это статистика, но не простая, а огромная, сложная и уточненная тысячами и десятками тысяч людей. Изначально модели просто предсказывали следующее слово, но с появлением обучения с подкреплением (RLHF) они научились учитывать обратную связь людей и улучшать качество ответов.
Откуда модель берет шаблоны?
- Модель обучается на огромных массивах текстов из интернета, книг, кодексов — всего, что создало человечество. Она изучает статистические закономерности: как слова сочетаются друг с другом, как строятся аргументы, диалоги, описания.
- Ключевой этап для осмысленности диалога — дообучение с подкреплением (RLHF). Люди-ассистенты оценивают разные ответы модели, указывая, какой ответ лучше, безопаснее и полезнее. Модель учится подражать этим предпочтениям. Так «сырая» статистика интернета фильтруется и настраивается на ведение диалога, который человек воспринимает как осмысленный и логичный.
Что в контексте работы нейросетей значит предобученный генеративный трансформер?
Именно аббревиатура GPT расшифровывается как Pre-trained Generative Transformer.
- «Предобученный» — значит, что модель заранее обучили на огромных массивах текстов.
- «Генеративный» — она создаёт новые тексты, предсказывая следующее слово.
- «Трансформер» — это особая архитектура, которая позволяет учитывать контекст и связи в тексте, чтобы генерировать осмысленные ответы.
Проще говоря: GPT — это заранее натренированная на огромных данных модель, которая умеет создавать осмысленный текст, потому что понимает глубокие связи между словами.
После обучения на простом предсказании слов, откуда у модели берутся сложные способности — рассуждать, писать код, поддерживать диалог?
Первые модели умели только предсказывать слова. Современные возможности GPT — результат дополнительных техник:
- Для рассуждений используется «цепочка мыслей», когда модель пошагово строит ответ.
- Навыки программирования появляются благодаря обучению на больших массивах исходного кода.
Диалог — это не просто генерация текста, а обмен репликами. Этому модель учится в процессе дообучения на человеческих диалогах и через RLHF, где люди напрямую показывают, как выглядит хороший, уместный и полезный ответ в контексте беседы.
Чем языковые модели в популярных нейросетях отличаются друг от друга?
Представьте, что языковые модели — это автомобили. Все они ездят, но созданы для разных целей:
- Двигатель (Размер и архитектура): GPT — мощный и креативный двигатель для генерации текста. BERT — точная и экономная рама для анализа (поиск, классификация). Размер (число параметров) — это как объем двигателя: больше — обычно мощнее, но и дороже.
- Топливо (Данные для обучения): Модель, обученная на научных статьях, будет умнее в физике, но хуже шутит. Та, что натренирована кодом, станет хорошим программистом. Качество «топлива» критически важно.
- Тюнинг (Дообучение): Базовую модель можно «прокачать» под конкретные нужды. Fine-tuning — как настройка под гоночный трек - узкая специализация с высочайшим результатом. RLHF — как найм профессионального коуча, который учит модель общаться вежливо и полезно.
- Специализация: В итоге получаются «спортивные автомобили» для кода (Claude), «внедорожники» для общего общения (ChatGPT) или «скорая помощь» для медицины (лично мне в этом плане нравится DeepSeek :)).
Существуют специальные рейтинги (так называемые LLM Leaderboard), чтобы понять, какая «машина» лучше для ваших задач. Мой любимый — LMArena
Есть ли какие-то слабые места у моделей? Как их «выловить»?
Да, у ИИ есть свои особенности. Главное — помнить, что он не всезнающий оракул, а очень продвинутый, но все же инструмент.
Основные слабые места:
- Склонность к вымыслу («Галлюцинации»): Модель может уверенно сочинять факты, цитаты и даже несуществующие научные статьи. Она не «лжёт» сознательно, а ошибается в своих статистических предсказаниях.
- Ограниченная память («Окно контекста»): Модель может «забыть», о чём шла речь в начале длинного диалога, если он не помещается в её контекст.
- Предвзятость: Модель училась на текстах людей, а людям свойственны стереотипы. Она может непреднамеренно воспроизводить гендерные, культурные или расовые предубеждения, заложенные в данных.
Как это выловить?
- Проверяйте факты! Всегда перепроверяйте важные данные (даты, имена, формулы) по авторитетным источникам. Не доверяйте слепо.
- Задавайте каверзные вопросы: Спросите о чем-то очень свежем или узкоспециальном. Спросите одно и то же разными словами — если ответы будут сильно разниться, это признак неуверенности модели.
- Будьте конкретны: Четко задавайте контекст и ограничения.
Теория — это хорошо, а практика — лучше
Понимать, как работает ИИ — это фундамент. Но настоящая магия начинается, когда ты применяешь эти знания в реальных проектах: для автоматизации рутины, анализа данных или создания новых продуктов.
Если вы хотите не просто прочитать, а проверить на практике, как GPT может применяться в реальных продуктовых и проектных задачах — от обработки разрозненных требований заказчика и формирования user stories до написания полноценного PRD и составления дорожной карты проекта (Roadmap) — посмотрите мой видео-митап по применению GPT в реальных задачах
Жду вас в своем уютном тг-канале, где пишу про современный ИИ, который сокращает рутину и ИИ-автоматизирует бизнес: