Гулливер попадает в страну разумных говорящих лошадей и пытается объяснить хозяину, что люди умеют лгать. Тот недоумевает: речь ведь нужна, чтобы понимать друг друга и получать сведения. Зачем произносить то, чего нет? Для разговора о людях у него пока не хватает самого понятия.
Мы тоже часто связываем гладкую речь с надёжным знанием. Ответ складный, подробности стоят по местам, ещё и вводное слово попало куда надо. Ровный абзац уже похож на хорошо подготовленное выступление: осталось поставить перед ним стакан воды. Если выдать ему кафедру, он, пожалуй, торжественно откроет выставку за три дня до открытия — как раз в день, когда ещё носят стулья. Кажется, человек за таким текстом наверняка разобрался. В разговоре с ИИ полезно рассмотреть другое: на какой материал опирается именно этот ответ?
Начнём с короткой фразы о саде, затем зададим вопрос о факте и дадим свой абзац с двумя датами. По ходу соберём небольшую таблицу. Она поможет выбрать запрос для собственного дела: когда хочется придумать, когда найти источник, а когда точно прочесть уже имеющуюся запись.
Языковая модель учится связям в тексте
Представьте начало: «В саду зацвела…». Его можно продолжить словом «сирень», а можно написать о яблоне. Если рядом есть фраза о лиловых кистях, одно продолжение подходит лучше другого. Контекст подсказывает, как связать следующий фрагмент с уже данным.
Языковая модель оценивает вероятности таких фрагментов и последовательностей. При генерации очередной выбранный фрагмент добавляется к тексту, а затем учитывается дальше. Попробуйте прикрыть рукой конец собственной фразы и придумать несколько продолжений. Появление нового слова меняет следующий выбор. Так растёт предложение, за ним абзац и целый ответ.
Схема показывает генерацию продолжения. Возвратная стрелка означает, что уже написанное входит в дальнейший контекст.
Фрагмент, с которым работает система, называют токеном. Это может быть слово, часть слова или знак. Поэтому «следующее слово» — удобное бытовое объяснение, а технически ответ складывается из токенов. Делить русскую фразу на них вручную для нашей пробы не понадобится.
Во время обучения языковая модель на множестве примеров подбирает числовые параметры, помогающие предсказывать текст. Она осваивает закономерности языка и сложные связи между выражениями. Благодаря этому можно получить связное объяснение, перевод или переработанный абзац. Вводный урок Google раскрывает вероятности, токены и значение контекста.
В современных больших системах такую работу обычно выполняет нейросеть. Многие из них построены на архитектуре трансформера: она помогает учитывать связи между частями контекста. Для чтения нашей таблицы достаточно главного — вопрос, данные рядом и уже написанный ответ влияют на продолжение.
Большая модель и окно чата — разные части системы
Большая языковая модель часто обозначается сокращением LLM, от английского large language model. В названии подчёркнут масштаб. Но знакомое окно чата обычно объединяет несколько частей: саму модель, интерфейс, инструкции сервиса и доступные инструменты.
Например, к системе может быть подключён поиск. Модель формирует запрос, внешний инструмент получает сведения, затем найденный материал возвращается в работу над ответом. У конкретного продукта этот путь зависит от доступных функций и выбранного режима.
Схема случая, когда поиск подключён. Страница приходит от инструмента, а ответ читателю формируется с учётом полученного материала.
Языковая модель и поиск поэтому могут работать вместе. В архитектурном разборе Anthropic Building effective agents такая система описана через модель с дополнительными возможностями: извлечением сведений, инструментами и памятью. Нам сейчас важно различить источник найденной информации и текст, который помогает с ней разобраться.
Если в вашем чате есть поиск, можно использовать его для вопроса, которому нужен внешний источник. Если поиска нет или он не был задействован, сведения можно принести самому: открыть страницу, взять нужный абзац, попросить его разобрать. Необходимый материал тогда появляется прямо в разговоре.
То же окно может служить для сочинения, чтения своего документа и работы с найденной страницей. Внешне результат каждый раз выглядит как текстовый ответ. Его основание удобнее рассматривать по задаче и использованному материалу.
Первая проба: продолжить фразу
Начать можно в DeepSeek или в уже привычном текстовом чате. Создайте новый разговор и напишите:
Продолжи фразу «В саду зацвела…» тремя разными способами. По одному короткому предложению, с разным настроением.
Здесь языковая модель помогает сочинить варианты. Оценивать их будем по самой задаче: появились ли три разных продолжения, читаются ли они естественно, чувствуется ли разница настроений. Такой результат можно использовать как начало приглашения, подписи к фотографии или маленькой истории.
Сад в этом упражнении задан словами. Чтобы узнать, что действительно цветёт у вас за окном, нужны сведения о вашем саде. Продолжение фразы само по себе таких сведений не добавляет.
Попробуйте изменить вход: «В саду зацвела сирень, и под окнами…» У нового начала уже больше подробностей. Ответ можно сравнить с первой попыткой: какие изменения вы увидели после появления сирени и окна? Не требуется заранее знать, какие предложения выдаст сервис. Вы наблюдаете собственные варианты.
На отдельном листе запишите первый результат: задача — придумать продолжение; опора — данный текст; проверка — подходит ли вариант замыслу.
Вторая проба: задать вопрос о факте
Возьмём вопрос: «В каком году состоялся первый успешный полёт самолёта братьев Райт?» Это уже задача со сведениями о реальном событии. Красивое предложение с годом хочется сопоставить с источником.
Языковая модель может сформировать ответ, используя связи, которые усвоила при обучении. Для проверки удобнее получить и открыть материал о событии. Если в вашем режиме доступен поиск, попросите:
Найди первичный или музейный источник о первом успешном полёте самолёта братьев Райт. Назови год и дай ссылку на страницу с подтверждающим фрагментом. Отдели слова источника от своего пояснения.
Откройте указанную страницу. Проверьте, относится ли она к тому полёту, о котором вы спросили, и есть ли в ней названный год. Если ссылка не открывается, найдите доступный источник или принесите подходящий материал в чат сами. В своей строке тогда прямо отметьте, что проверка источника пока не состоялась; число не превращается в проверенное лишь оттого, что его произнесли уверенно. Для нашего упражнения важно пройти путь от ответа к подтверждающему тексту.
Название известного музея в ответе ещё не заменяет эту работу. Нужна конкретная страница и нужное место в ней. Можно скопировать короткий фрагмент в свою заметку рядом с ссылкой, чтобы позднее было понятно, на что вы опирались.
Когда языковая модель получает материал из поиска, она может помочь выделить важное и сформулировать ответ. Но при чтении вы всё равно сравниваете утверждение с самой страницей. Так вторая строка листа получает другую опору: задача — узнать факт; основание — проверенный внешний источник.
Если режим не умеет искать, не просите его изображать состоявшееся посещение сайта. Дайте уже открытый вами фрагмент и спросите по нему. Это будет следующий понятный способ работы.
Третья проба: извлечь дату из данного абзаца
Для этой попытки весь нужный материал уже есть. Возьмём короткую придуманную запись:
Подготовка к выставке началась 9 мая. Выставка открылась 12 мая. На следующий день участники обсудили первые впечатления.
Задайте вопрос:
По этому абзацу назови дату открытия выставки. Покажи слова, на которые опираешься. Не подменяй открытие началом подготовки.
Подготовка к выставке началась 9 мая. Выставка открылась 12 мая. На следующий день участники обсудили первые впечатления.
В этом случае языковая модель читает предоставленный материал. Ориентир для проверки у нас перед глазами: 12 мая, потому что во второй фразе сказано «Выставка открылась 12 мая». Первая дата относится к подготовке. Важно связать число с действием: кто-то готовится, а кто-то уже открывает двери выставки.
В абзаце дата открытия — 12 мая, дата подготовки — 9 мая. Выбираем число по событию.
Теперь измените вопрос: «Какого числа участники обсудили первые впечатления?» В записи нет прямо написанной даты обсуждения, зато есть «на следующий день» после открытия. Такой ответ уже требует маленького вывода из последовательности событий. Его тоже можно пояснить словами исходника: обсуждение состоялось на следующий день после 12 мая. Такой переход отличается от простого копирования указанной даты — вы видите, что было вычислено по тексту.
А если спросить год выставки, языковая модель должна отметить, что год не указан. Так вы проверите работу на границе материала. Никакой отдельный поиск для чтения этих трёх предложений не обязателен; он понадобился бы для другой задачи — выяснить сведения о реальной выставке.
Запишем третью строку: задача — извлечь конкретную деталь; основание — данный абзац; проверка — совпадает ли действие и приведённый фрагмент.
Одна таблица помогает выбрать следующий запрос
| Что делаем | Какой результат нужен | На что опираемся | Как проверяем |
|---|---|---|---|
| Продолжаем фразу о саде | Несколько подходящих вариантов | Данный текст и закономерности, усвоенные моделью | Читаем и выбираем по замыслу |
| Узнаём факт о полёте | Год с подтверждением | Внешний источник, найденный инструментом или человеком | Открываем страницу и нужный фрагмент |
| Читаем запись о выставке | Дата открытия | Предоставленный абзац | Находим слова о событии и дате |
Языковая модель строит текст во всех трёх случаях. Различаются наши задачи, доступный материал и способ оценки результата. Это помогает составить следующий запрос точнее: попросить вариант, найти источник или выделить сведения из уже данного текста.
Сохранять все три результата одинаково необязательно. Для творческого продолжения достаточно понравившейся формулировки. Для факта полезны ссылка и подтверждающие слова. Для извлечённой даты — сам исходный абзац, чтобы можно было вернуться к нему.
Так из одного чата получается несколько способов работы. Когда смешиваем их, легко ждать от выдуманной подписи сведений о настоящем событии или заново искать то, что уже написано в нашем документе. Таблица возвращает вопрос к материалу. Например, в одном приглашении можно сначала извлечь из заметки время встречи, затем подобрать приветствие и отдельно проверить нужный исторический факт для викторины. Три действия обслуживают одно дело, сохраняя каждое своё основание.
Вопросы и ответы о работе с моделью
Как сформулировать понятное поручение?
Языковая модель получает больше полезной опоры, когда вы показываете исходник и называете нужный результат. «Разбери это» можно уточнить обычной фразой: «Найди дату открытия и покажи, где она написана». Большую анкету перед этим составлять не нужно.
Что спросить, если пока не знаю нужного результата?
Если трудно понять собственную задачу, попросите помощника задать один вопрос. Например: «У меня есть заметка после встречи. Помоги понять, что из неё полезно получить; спрашивай по одному». Дальше можно выбрать: список решений, короткое письмо участникам или даты следующих действий.
Как проверить ответ и указать на ошибку?
Проверяйте то, что имеет значение для выбранного дела. В письме важно сохранить договорённости, в дате — не перепутать события, в творческом продолжении — попасть в тон. Если в результате ошибка, укажите конкретное место и нужную опору: «9 мая относится к подготовке, посмотри на вторую фразу».
Когда интересен отдельный разбор проверки утверждений, пригодится практика проверки фактов с ИИ. Здесь мы уже сделали первый шаг: нашли, где у ответа должно лежать основание.
К саду можно вернуться с готовой фразой
Теперь языковая модель понятнее как участник работы с текстом: она помогает строить продолжения и разбирать предоставленные сведения, а подключённые инструменты расширяют доступный материал. У вас есть три строки, по которым можно выбрать действие для своего следующего вопроса.
В клубе «Первопроходцы» можно осваивать ИИ на своих материалах, задавать вопросы и дорабатывать проектные работы с личной проверкой Никиты Малова. Для знакомства есть и бесплатная практика.
Возьмите одну свою заметку и спросите о детали, которую сможете найти сами. Сравните ответ с исходными словами. Потом можно вернуться к приглашению в сад — и выбрать, как оно начнётся. Кафедру пока уберём: для двух ясных предложений хватит вашей заметки и внимательного чтения.