LLM: что это такое и как работают большие языковые модели

LLM (large language model, большая языковая модель) — это нейросеть, которую обучили на огромном массиве текстов предсказывать следующий фрагмент текста. Если коротко ответить на вопрос «LLM — что это», то это движок, на котором работают ChatGPT, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT и другие чат-ассистенты. Модель не ищет ответ в базе знаний, а по шагам собирает наиболее вероятное продолжение вашего запроса. Отсюда и её сила, и её главные ошибки.

Что такое LLM в нейросетях простыми словами

LLM — это языковая нейросеть с миллиардами настраиваемых параметров, которая получает на вход текст и выдаёт текст. Слово «большая» относится к масштабу: к объёму обучающих данных и к числу параметров модели.

У большой языковой модели три ключевые особенности:

• Масштаб. Современные модели содержат от нескольких миллиардов до сотен миллиардов параметров — чисел, которые модель подобрала во время обучения.
• Естественный язык. С моделью общаются обычными фразами, без программирования и специальных команд.
• Контекст. Модель учитывает не одно слово, а весь фрагмент разговора, поэтому способна продолжить мысль, сократить документ или ответить на уточнение.

Зачем это знать неспециалисту

Понимание принципа работы помогает правильно ставить задачи и оценивать результат. Если знать, что модель подбирает вероятный текст, а не проверяет факты, становится понятно, почему её ответы нужно сверять с источниками.

Для бизнеса это ещё и вопрос видимости. Люди всё чаще задают вопросы ассистентам вместо поисковой строки, а поисковые системы встраивают ответы нейросетей прямо в выдачу. От того, насколько ясно устроен ваш сайт, зависит, сможет ли модель использовать его как источник.

Чем LLM отличается от ИИ и нейросетей

Искусственный интеллект — общее название области, нейросети — один из её инструментов, а LLM — разновидность нейросетей, созданная для работы с языком. Каждое следующее понятие уже предыдущего.

Как не путать ИИ, нейросети и LLM

• ИИ — любые системы, которые решают задачи, традиционно требующие человеческого мышления: от шахматной программы до рекомендаций в онлайн-кинотеатре.
• Нейросеть — способ построить такую систему из слоёв простых вычислительных элементов. Нейросети распознают лица на фото, шум в аудио, дефекты на конвейере.
• LLM — нейросеть, которая работает с текстом: пишет, переводит, отвечает на вопросы, пишет код.

Генератор изображений по описанию тоже нейросеть, но не языковая модель в узком смысле: на выходе у него картинка. Многие современные ассистенты мультимодальны и совмещают несколько моделей, поэтому в одном окне чата работают и текст, и изображения.

Как работает LLM

LLM разбивает текст на фрагменты, переводит их в числа, оценивает связи между ними и предсказывает следующий фрагмент, повторяя это раз за разом. Модель не «понимает» смысл как человек: она статистически подбирает продолжение, которое лучше всего согласуется с прочитанным.

Токенизация

Сначала текст режется на токены — слова, части слов или отдельные символы. Так модель работает с конечным словарём фрагментов и может собрать даже слово, которого не видела целиком. Длину запроса, лимиты и стоимость использования моделей обычно считают именно в токенах.

Эмбеддинги

Каждый токен превращается в эмбеддинг — набор чисел, вектор. Близкие по смыслу фрагменты получают близкие векторы: «купить» и «заказать» окажутся рядом, «купить» и «облако» — далеко. Тот же приём используют поисковые системы и чат-боты, когда ищут в базе знаний не точные совпадения слов, а близкие по смыслу фрагменты.

Механизм внимания

Внимание позволяет модели при обработке каждого токена оценить, какие другие слова в тексте для него важнее. В учебном курсе Google по машинному обучению это показывают на английском местоимении it: модель определяет, к какому слову предложения оно относится. Архитектура «трансформер», построенная на этом механизме, описана в статье исследователей Google 2017 года «Attention Is All You Need» и лежит в основе современных LLM.

Предсказание следующего токена

Получив запрос, модель рассчитывает вероятности для возможного следующего токена, выбирает один, добавляет его к тексту и повторяет цикл. Ответ из нескольких абзацев — это сотни таких шагов. Поэтому LLM иногда называют очень продвинутым автодополнением.

Архитектура и обученные веса

Архитектура — это схема модели: сколько слоёв, как они соединены, как устроено внимание. Веса — значения параметров, которые модель подобрала при обучении на текстах. Одна и та же архитектура с разными весами даёт разные модели, а дообучение на примерах конкретной задачи меняет веса, но не схему.

Что влияет на ответы языковой модели

Ответ LLM зависит от данных обучения, размера модели, настроек генерации и того, что написано в запросе. Изменение любого из этих факторов меняет результат.

Что такое контекст в LLM

Контекст — весь текст, который модель видит в момент ответа: системные инструкции, история диалога, приложенные документы и сам вопрос. Его объём ограничен контекстным окном. Всё, что в окно не поместилось, для модели не существует, поэтому в длинном разговоре она может «забыть» начало.

Почему одна и та же модель отвечает по-разному

• Температура. Этот параметр задаёт степень случайности при выборе токена. При низкой температуре ответы предсказуемее, при высокой — разнообразнее и рискованнее.
• Свежесть знаний. Модель знает мир на дату окончания обучающих данных. О более поздних событиях она узнаёт, только если система подключает поиск или документы.
• Формулировка запроса. Уточнения, примеры и роль в запросе заметно меняют результат, хотя веса модели остаются прежними.

Какие бывают LLM-модели

LLM-модели делят на закрытые и открытые, большие и компактные, универсальные и специализированные. Выбор между ними — компромисс между качеством, стоимостью и контролем над данными.

Открытые и закрытые модели: что выбрать

Закрытые модели проще подключить, и ведущие из них часто сильнее на сложных задачах. Локальные LLM с открытыми весами дают контроль: данные не покидают ваш контур, а модель можно дообучить. Платить за это приходится оборудованием и работой инженеров. Универсальных «лучших LLM» нет: модель выбирают под задачу, бюджет и требования безопасности, а рейтинги моделей регулярно обновляются.

Где применяются LLM и как подключить модель к бизнесу

LLM применяют везде, где много типового текста: в поддержке клиентов, документах, маркетинге, аналитике и разработке. Подключают модель через готовый API или запускают на собственном сервере.

• ответы на вопросы клиентов по базе знаний компании;
• черновики писем, описаний товаров и статей;
• извлечение данных из договоров, заявок и отзывов;
• перевод и адаптация текстов;
• помощь в написании и проверке кода.

Примеры для маркетинга и SEO

В маркетинге модели помогают набросать контент-план, подготовить черновики статей и метатегов, разметить поисковые запросы по намерению. Частотность запросов LLM не знает: её берут из Вордстата и аналитики, а модель лишь помогает сгруппировать и описать уже собранные данные.

Готовое API или локальный запуск

API подходит для старта: оплата за использование, не нужно своё железо, обновления делает поставщик. Сравнение бесплатных вариантов есть в нашем материале про бесплатные API для LLM. Локальный запуск оправдан при работе с персональными и коммерческими данными или при постоянной высокой нагрузке. В обоих случаях модель нужно связать с вашими системами — сайтом, CRM, базой знаний; так устроена интеграция нейросетей в сайт и CRM.

Оптимизация сайта под LLM: что проверить

Чтобы языковые модели и поисковые ассистенты могли использовать ваш сайт как источник, страницы должны быть доступны для обхода, проиндексированы и написаны понятно. Отдельной «магии» для нейросетей нет: работает та же база, что и для поиска.

Google прямо указывает, что для появления в AI Overviews и AI Mode нет дополнительных требований: страница должна быть в индексе и иметь право показываться со сниппетом. Там же сказано, что специальные машиночитаемые файлы или особая разметка для этого не нужны.

• robots.txt. Проверьте, что поисковым роботам открыт обход нужных разделов, а CDN или защита от ботов не блокирует их. Отдельные токены, например Google-Extended у Google, управляют использованием контента для обучения моделей, но не влияют на обычный поиск.
• llms.txt. Это предложение по стандарту: файл в корне сайта с кратким описанием и ссылками на ключевые страницы в формате Markdown. Создать его можно, но Google заявляет, что для его ИИ-функций такие файлы не нужны, так что это дополнение, а не замена основам.
• Schema.org. Микроразметка помогает однозначно описать организацию, товары, статьи и вопросы. Она должна совпадать с видимым текстом страницы.

Практический чек-лист для текста

• в первом абзаце раздела — прямой ответ на вопрос из заголовка;
• заголовки отражают реальные вопросы аудитории;
• факты, цифры и условия указаны явно, а не намёками;
• у материала есть автор, дата и ссылки на первоисточники;
• одна страница — одна тема, без дублей на соседних URL.

Подробнее о подготовке сайта к ответам нейросетей — в статье о появлении бренда в ответах ИИ.

Ограничения LLM и типичные ошибки при работе с ними

Главные плюсы LLM — скорость, масштаб и гибкость, главные минусы — выдуманные факты, устаревшие знания и зависимость от формулировки запроса. Большинство проблем возникает, когда от модели ждут того, для чего она не предназначена.

Языковая модель не извлекает факты, а предсказывает вероятный текст, поэтому уверенный тон ответа ничего не говорит о его точности.

Когда LLM лучше не использовать

Без проверки человеком модель не стоит применять там, где ошибка стоит дорого: в юридических заключениях, медицинских рекомендациях, расчётах цен и финансовой отчётности. Не подходит она и для задач, где нужен точный актуальный факт, если система не подключена к проверенному источнику данных.

Частые ошибки

• публиковать ответы без сверки фактов, цифр и ссылок;
• просить модель «придумать» характеристики товара вместо того, чтобы передать ей данные каталога;
• отправлять персональные и коммерческие данные во внешний сервис без оценки рисков;
• переспамливать тексты ключевыми словами по подсказке модели;
• внедрять LLM сразу во все процессы, а не начинать с пилота на одной задаче;
• не измерять результат: время, качество ответов, конверсии до и после.

Почему модели иногда уверенно ошибаются и как это снизить, разбираем в статье галлюцинации нейросетей.

Если хотите понять, какие процессы в вашей компании стоит передать языковым моделям, начните с разбора задач в рамках услуги внедрения ИИ и автоматизации.

Источники

• Attention Is All You Need | arXiv
• LLMs: What's a large language model? | Google Machine Learning Crash Course
• AI features and your website | Google Search Central
• The /llms.txt file | llmstxt.org
• Использование файла robots.txt | Яндекс Вебмастер