Что такое LLM и как они работают — объяснение для новичков
ИИ-модели вроде ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Llama всё чаще появляются в работе, учёбе и повседневных задачах.
Но что вообще скрывается за аббревиатурой LLM? Почему они способны “понимать” текст, вести диалоги и писать осмысленные ответы?
В этой статье — максимально простое объяснение без сложной математики. Это идеальный вводный материал для тех, кто хочет понимать, как устроен современный искусственный интеллект под капотом.
А если вы хотите сразу же попробовать лучшие модели - можно сразу же перейти в ИИ Чат ИИСеть
Что такое LLM?
LLM (Large Language Model) — это большая языковая модель.
Это тип искусственного интеллекта, который умеет:
- понимать текст
- поддерживать диалог
- объяснять сложные темы
- писать статьи, письма, код
- анализировать документы
- отвечать на вопросы
Эти модели обучаются не на правилах, а на огромных массивах текста — книгах, статьях, коде, документах, сайтах.
Их задача:
предсказать следующее слово в тексте так, чтобы смысл был логичным и связанным.
Это звучит просто, но за этим стоит гигантская математическая система.
Почему они называются “большими”?
Потому что такие модели содержат миллиарды параметров — внутренних чисел, которые настраиваются во время обучения.
Например:
- GPT-4o — ~2+ триллиона параметров (оценочно)
- Gemini 2.5 — сотни миллиардов
- Llama 3.3 70B — 70 миллиардов
- DeepSeek R1 — сотни миллиардов
Параметры — это как огромная сеть “весов”, через которую проходит текст, и модель учится находить связи между словами, идеями и контекстом.
Как обучают LLM — простым языком
Обучение проходит в 3 больших этапа.
1. Сбор данных
Модель получает огромный набор текстов:
- книги
- статьи
- Википедия
- открытый код
- научные материалы
- данные из интернета
Эти данные очищаются, фильтруются и приводятся к одному формату.
2. Обучение предсказывать следующее слово
Это ключевой этап.
Модели показывают фрагмент текста, например:
“Леонардо да Винчи был выдающимся…”
И спрашивают:
какое слово будет следующим?
Так миллиард раз.
Постепенно модель учится:
- что слова связаны с контекстом
- как формируются предложения
- как строится логика
- как передаётся смысл
Этот процесс называется self-supervised learning — “самостоятельное обучение”.
3. Обучение от людей (RLHF)
Когда базовая модель уже “умная”, её начинают обучать отвечать полезнее и понятнее.
Люди проверяют ответы и выбирают:
- какой лучше
- какой вредный
- какой запутанный
- какой корректный
Модель учится на человеческих оценках.
Это делает её более вежливой, логичной и безопасной.
Почему LLM создают впечатление “понимания”?
Важно понимать:
LLM не имеет сознания, но она очень хорошо моделирует структуру человеческого языка.
Благодаря миллиардам параметров и огромным данным модель умеет:
- удерживать контекст
- понимать тон
- следовать инструкции
- извлекать информацию
- строить рассуждения
То есть поведение очень похоже на понимание, хотя технически это статистическая модель.
Как LLM работают в режиме диалога
Когда вы пишете в чат:
“Объясни квантовую механику простыми словами”
модель получает:
- ваш текст
- предыдущую историю
- внутренние системные инструкции (роль, стиль, правила)
И генерирует ответ слово за словом, предсказывая:
какое следующее слово наиболее логично продолжит смысл.
Но благодаря обучению она:
- создаёт структуру ответа
- использует примеры
- разбивает текст на шаги
- адаптирует стиль под пользователя
Поэтому ответы выглядят “осмысленно”.
Почему разные модели дают разные ответы?
Потому что различаются:
- объём данных
- количество параметров
- способы обучения
- внутренняя архитектура
- настройки безопасности
- скорость работы
Например:
- Gemini 2.5 лучше в логике и анализе.
- GPT-4o сильнее в креативности и сложных цепочках рассуждений.
- DeepSeek R1 показывает мощный reasoning.
- Llama 3.3 — быстрый и открытый.
- Mistral — оптимальный для коротких ответов.
Каждая модель — как инструмент в наборе: где-то нужна точность, где-то скорость, где-то аккуратный стиль.
Сильная сторона ИИСеть: выбор из 15 моделей в одном чате
Большинство сервисов дают 1 модель.
ИИСеть — редкое исключение: в чате доступно более 15 моделей разных компаний:
- OpenAI (GPT-4o, O3-mini, GPT-OSS-120B)
- Google (Gemini 2.5 / 2.0 Flash / Pro)
- DeepSeek (V3, R1)
- Meta (Llama 3.3 70B)
- Mistral
- Microsoft (Phi-4)
Это даёт пользователю гибкость:
- нужны длинные рассуждения → DeepSeek R1
- нужен креатив → GPT-4o
- нужна скорость → Gemini Flash Lite
- нужна точность → Llama 3.3
- нужна экономия → Phi-4
Вы просто выбираете модель в выпадающем списке — всё остальное делает ИИСеть.
Итог: LLM — это фундамент современных ИИ-систем
Теперь можно кратко подытожить:
- LLM — большие языковые модели, обученные на огромных текстах.
- Они предсказывают следующее слово, но делают это настолько качественно, что создают осмысленные тексты.
- Они не «понимают» в человеческом смысле, но отлично моделируют язык и логику.
- Именно LLM стали основой ChatGPT, Gemini, DeepSeek и всей современной революции ИИ.
- ИИСеть объединяет лучшие модели мира в одном чате и делает их доступными в России без VPN.