НЕ ВСЁ ИИ — ЭТО LLM: 8 типовых моделей, которые стоит знать в 2025

Часть 1: LLM, LCM, LAM

Сегодня словом «ИИ» разбрасываются настолько активно, что его воспринимают практически синонимом ChatGPT или любого генеративного бота. Но правда в том, что «LLM» стал лишь одним из многих супергероев огромной вселенной искусственного интеллекта.

Давайте детально разберёмся с новыми мощными типами моделей, которые будут определять наш мир в ближайшие годы.

1 LLM — Large language model (Большая языковая модель)

Это именно то, что первым приходит в голову: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok. Большие языковые модели обучены практически на всём человеческом знании, которое удалось подчистить и упаковать в гигантские текстовые базы данных.

📌 Как работает?

Модель просто предсказывает следующее слово (точнее, токен) по заданному контексту. За счёт огромного охвата и объёма данных эти «предсказания» выглядят крайне осмысленно и часто весьма полезны.

📍 Сильные стороны:

— Генерация текстов, писем, кода;

— Умеют поддерживать беседу, переводить и адаптировать тексты;

— Универсальны — знают «всё и понемногу».

⚠ Недостатки:

— «Галлюцинации» (генерируют уверенные ошибки);

— Высокая стоимость и ресурсоёмкость;

— Отсутствие истинного понимания и логики.

⚙ Реальное применение:

— ассистенты, которые пишут письма, статьи, программы;

— чат-боты поддержки клиентов;

— репетиторы и переводчики.

2 LCM — Latent Consistency Model (Латентные модели консистентности)

Эволюция популярных моделей генерации изображений для работы в (практически) реальном времени и на компактных устройствах (телефон, AR-очки).

📌 Как работает?

Знаменитые diffusion-модели («генерация за счёт постепенного шумоподавления «) умеют красиво, но медленно. LCM сокращают этот путь, находя системные закономерности (паттерны) в сжатом латентном пространстве. Вместо десятков шагов — пара быстрых и точных.

📍 Сильные стороны:

— Быстро работают даже без интернета ;

— Энергосберегающие и компактные;

— Работают на телефонах, AR-устройствах в real-time.

⚠ Недостатки:

— Менее «креативны», чем тяжелые Stability AI или Midjourney;

— Ограниченное качество при сложных запросах.

⚙ Где применяют:

— AR/VR приложения;

— Редакторы на смартфонах (создание аватаров, фильтров);

— Реалтайм-прототипирование в дизайне и разработке игр.

3 LAM — Language Action Model (Модель языковых действий)

Продвинутый родственник LLM, который переходит от слов к действию. Это не чатбот, а «виртуальный помощник», выполняющий задачи сам или подключающий API и внешние сервисы.

📌 Как работает?

LAM совмещает LLM (понимание языка), память (персистентное хранилище), планировщик действий и интеграцию с внешними инструментами (например, API авиакомпаний, банков, Gmail, календаря).

Пример: «Организуй моё путешествие», после чего получаем не просто рекомендации, а готовый маршрут с забронированными билетами и отелями, синхронизированный с вашим календарём.

📍 Сильные стороны:

— Автоматизация многошаговых задач;

— Умеют «действовать», а не только разговаривать;

— Понимают контекст задач и хранят память.

⚠ Недостатки:

— Повышенные требования к инфраструктуре и безопасности;

— Ограничены интеграцией с конкретными сервисами.

⚙ Где применяют:

— Автоматизация рабочих процессов (Zapier AI, Notion AI);

— Персональные помощники с глубокими интеграциями;

— Роботы и системы управления умным домом.

🏁 На этом пока всё. Во второй части рассмотрим следующие 3 типа, которые не менее важны: MoE, SLM и VLM.

Подписывайтесь на Telegram-канал Нейрократия.