AI / ML · ~3 мин чтения
LLM
Large Language Model — большая языковая модель. ChatGPT, Claude, Gemini — это всё LLM. Обучены на миллиардах текстов и умеют генерировать ответы на естественном языке.
Развёрнутое объяснение
LLM (Large Language Model) — это нейросеть с миллиардами параметров, обученная предсказывать следующее слово в тексте. На таком простом задании модель учится грамматике, фактам, рассуждениям, программированию.
Современные LLM: GPT-4 / GPT-5 (OpenAI), Claude Opus / Sonnet (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta, open-source). Различаются качеством, ценой, длиной context window, специализацией.
Как работает LLM: получает текст → токенизирует → проходит через transformer-блоки → выдаёт probability-distribution следующего токена → семплирует → повторяет. Magic — в обучении на огромных корпусах + RLHF (reinforcement learning from human feedback).
Пример
Claude Sonnet 4.6 — это LLM. Когда ты пишешь «Привет, как дела?», модель видит токены «Привет , как дела ?» и предсказывает «Спасибо , я модель ...». На самом деле — это сложная цепочка, но в основе именно «угадай следующее слово».
Где это в услугах WRAW
- Все наши AI-инструменты используют Claude Sonnet 4.6 + Haiku fallback
- Мы оцениваем LLM по качеству / цене / latency для каждой задачи
Частые вопросы
Связанные термины
AI-агент
Программа, которая использует LLM как «мозг» для последовательного выполнения задач — может планировать, использовать to…
RAG
Retrieval-Augmented Generation — архитектура AI-бота, которая ищет ответ в твоей базе документов перед тем, как сгенерир…
Context window
Сколько текста LLM может «помнить» в одном диалоге. У Claude Sonnet 4.6 — 200K токенов (~150 000 слов). У GPT-4 — 128K. …
Hallucination
Когда LLM уверенно выдумывает факты, которых не существует. «Президент KZ — Иван Петров». Главный недостаток LLM. Лечитс…
Prompt engineering
Искусство (и наука) формулировки запросов к LLM, чтобы получать стабильно качественные ответы. От «напиши пост» к «напиш…