Чтобы понять современные LLM, полезно начать с их биологического прототипа – человеческого мозга. При этом важно сразу развеять одну иллюзию: ни мозг, ни нейросеть не состоят из "умных" элементов.

Отдельный нейрон, биологический или искусственный, предельно прост. Он не рассуждает, не понимает смысл и не принимает решений. Интеллект возникает не на уровне элемента, а на уровне взаимодействия огромного количества таких элементов.

Биологический нейрон — это живая клетка, задача которой сводится к обработке входящих сигналов "Х". Он получает импульсы от других нейронов через синапсы. Эти импульсы бывают возбуждающими и тормозящими, а сами синапсы работают как регуляторы силы сигнала: что-то усиливают, что-то ослабляют.

Если сумма входных сигналов превышает определенный порог, нейрон активируется и передает импульс дальше. В одиночку это примитивный механизм. Но когда таких нейронов десятки миллиардов, а связей между ними – сотни триллионов, возникает система, способная к обучению, абстракции и адаптивному поведению.

Искусственный нейрон – это упрощенная математическая модель биологического нейрона. Его задача – элементарная обработка сигналов.

Нейрон принимает набор входящих сигналов x. Каждому из них назначается вес, который отражает важность этого сигнала. Затем нейрон вычисляет взвешенную сумму входов и сравнивает результат с пороговым значением:

Этот механизм напрямую отражает принцип "все или ничего": нейрон либо срабатывает, либо нет.

Если использовать ML-терминологию, человеческий мозг можно условно представить как гигантскую модель с более чем 80 миллиардами нейронов и сотнями триллионов связей – параметров.

Однако здесь проходит принципиальная разница. Мозг обучается не на текстах, а в реальном мире. Он имеет тело, сенсорику, опыт действий и последствий. Смысл формируется через взаимодействие с физической реальностью.

Современные LLM работают иначе. Они выявляют статистические зависимости между токенами и символами. Они прекрасно оперируют языком, но не обладают собственным опытом. Это ограничение определяет потолок чисто текстовых моделей и задает направление дальнейшей эволюции AI.

Термины AI, ML и Deep Learning часто используют как синонимы, но на самом деле они описывают разные уровни одной системы.

Ключевая идея машинного обучения – отказ от жестких правил. Мы не объясняем модели, что такое объект или смысл. Мы показываем примеры и минимизируем ошибку.

Нейросети не программируются напрямую – они обучаются на данных. Процесс обучения сводится к повторяющемуся числовому циклу:

Важно подчеркнуть: это не обучение в человеческом смысле. Модель ничего не “понимает” и не делает выводов. Она лишь решает задачу оптимизации – находит такие значения весов, при которых ошибка минимальна. Тем не менее именно этот механический процесс позволяет нейросетям решать задачи, которые невозможно описать жёсткими правилами или логикой.

Качество работы нейросети определяется не только данными, но и ее архитектурой.

Интуитивно кажется, что чем больше и глубже сеть, тем она умнее. На практике это не так. Если архитектура оказывается слишком сложной для объема и качества данных, возникает переобучение: модель запоминает частные детали и шум, отлично работает на обучающих примерах, но плохо справляется с реальными данными.

Развитие больших языковых моделей часто воспринимается как резкий технологический скачок. На самом деле это результат долгой эволюции архитектур, каждая из которых решала конкретное ограничение предыдущей.

Первые нейросети были архитектурно универсальными. Feedforward-сети обрабатывали входные данные как набор чисел без внутренней структуры. Это хорошо работало для задач классификации и регрессии, но плохо масштабировалось на сложные типы данных.

Следующим шагом стали CNN (сверточные нейронные сети). Они впервые явно зашили в архитектуру предположение о структуре данных: локальность и пространственную связность. Это позволило эффективно работать с изображениями и видео, извлекая признаки от простых контуров до сложных форм.

Однако текст и речь обладают иной природой. Здесь критичен порядок элементов и зависимость от предыдущего контекста.

Для работы с последовательностями появились RNN (рекуррентные нейронные сети). Их ключевая идея – передача состояния от шага к шагу, что позволяло учитывать прошлый контекст.

На практике у RNN быстро выявилось фундаментальное ограничение. При работе с длинными последовательностями полезная информация либо постепенно затухала, либо начинала неконтролируемо расти. Модель теряла способность удерживать дальний контекст, а обучение становилось нестабильным.

Решением стали LSTM (Long Short-Term Memory) – рекуррентные ячейки с механизмом управляемой памяти.

В отличие от классических RNN, LSTM явно разделяют:

Это позволило модели самой определять, какие элементы контекста важны для дальнейшей генерации, а какие можно отбросить. LSTM стали первым устойчивым решением для работы с длинными текстами и заложили основу для ранних языковых моделей.

Несмотря на успехи, LSTM оставались архитектурно последовательными: текст обрабатывался шаг за шагом. Это ограничивало параллелизм, осложняло масштабирование и делало обучение дорогим.

Следующий шаг эволюции требовал отказа от идеи "памяти как цепочки" и перехода к принципиально иному механизму работы с контекстом. Так появился механизм внимания и архитектура трансформеров.

В ее основе архитектуры Transformer лежит механизм внимания (attention) – способ работать с контекстом не последовательно, а сразу целиком.

Вместо того чтобы “помнить” прошлое состояние, модель на каждом шаге оценивает, какие части входного текста наиболее важны прямо сейчас, независимо от их положения в последовательности. Это позволяет учитывать дальние зависимости без деградации сигнала.

Ключевые последствия этого перехода:

Современные большие языковые модели построены именно на этой идее. В моделях семейства GPT используется декодер трансформера, который по заданному контексту вероятностно предсказывает следующий токен – и так шаг за шагом формирует ответ.

Одна из ключевых причин непонимания LLM – представление, будто модель "читает" и "понимает" текст. На самом деле языковая модель никогда не работает со словами напрямую.

Любой текст сначала разбивается на токены – минимальные фрагменты слов или символов. Эти токены затем преобразуются в эмбеддинги – числовые векторы фиксированной размерности.

В пространстве эмбеддингов смысл перестает быть абстрактным понятием и становится геометрией. Слова и фразы, которые используются в схожих контекстах, располагаются ближе друг к другу. Различия в значении выражаются расстояниями и направлениями между векторами.

Все операции LLM (внимание, сравнение, взвешивание контекста) происходят именно в этом числовом пространстве. Модель не оперирует значениями слов, она работает с их взаимным расположением.

Ответ LLM – это не извлечение готового знания. Это последовательный процесс предсказания следующего токена на основе распределения вероятностей.

На каждом шаге модель оценивает: какой токен наиболее вероятен с учетом всего доступного контекста. Затем выбранный токен добавляется к последовательности – и процесс повторяется.

Именно этот механизм создает иллюзию осмысленного ответа, несмотря на то, что базовый принцип остается статистическим.

Генерация текста в LLM – это вероятностный процесс. Модель на каждом шаге выбирает следующий токен из распределения вероятностей. Параметр temperature управляет формой этого распределения, то есть степенью неопределенности выбора.

В реальных продуктах LLM – это только один из компонентов. Современный AI – это система, в которой язык, данные и действия связаны в единый процесс. На практике такой стек можно условно разделить на несколько уровней: принятие решений, работа с контекстом и выполнение действий.

AI-агент – это система, в которой LLM получает цель и действует не как генератор текста, а как оркестратор процесса. Агент может разбивать задачу на шаги, выбирать инструменты, оценивать промежуточный результат и корректировать стратегию.

Именно агентный подход превращает LLM из “умного чата” в исполнительную систему, способную решать прикладные задачи внутри продукта.

LLM работают в рамках ограниченного контекстного окна и не имеют доступа к внутренним данным компании. Эта проблема решается через RAG (Retrieval-Augmented Generation) – механизм внешнего поиска и подгрузки релевантной информации в контекст модели.

RAG позволяет использовать корпоративные данные без переобучения модели и напрямую влияет на качество и стабильность результатов. На практике именно неподготовленные данные, а не модель, чаще всего становятся причиной неудачных AI-внедрений.

Для управления стилем ответов и логикой поведения могут применяться дополнительные методы настройки – от системных инструкций до fine-tuning на ограниченных доменных данных. Однако полноценное дообучение модели остается дорогим и оправдано лишь в узких сценариях. В большинстве бизнес-задач ключевую роль играет не обучение модели, а качество данных и контекста, с которым она работает.

Чтобы агент мог выполнять действия, ему необходим доступ к инструментам: API, базам данных, внутренним сервисам. Через такие интеграции LLM может не только рассуждать, но и реально влиять на систему – запускать процессы, изменять данные, принимать решения.

MCP (Multi-Tool Communication Protocol) позволяют выстраивать безопасное и управляемое выполнение этих действий внутри продукта.

Несмотря на зрелость технологий, значительная часть AI-проектов заканчивается разочарованием. Почти всегда причина кроется не в выборе модели, а в системных ошибках внедрения.

LLM не создают качество из ничего. Они усиливают свойства входных данных. Если данные фрагментированы, противоречивы или устарели, результат будет таким же – независимо от архитектуры модели.

Поэтому внедрение AI – это в первую очередь проект по работе с данными. Практически устойчивая последовательность выглядит так:

Попытка перескочить эти этапы приводит к нестабильным ответам, утрате доверия пользователей и быстрому закрытию проекта.

Вторая причина провалов – отсутствие четкого разделения ролей.

Без последней роли AI-проект часто оказывается технически корректным, но бесполезным для бизнеса. Модель работает – ценность не возникает.

На практике чаще всего проблема не в модели, а в людях, которые должны с ней работать. Например, недавно к Lucky Hunter обратился стартап 42. с запросом на закрытие сразу нескольких исследовательских позиций — от Senior ML Researcher до ML Engineer. Требовалась глубокая экспертиза в ресерче, опыт работы с foundation-моделями и понимание финансового домена, при этом в сжатые сроки.

Подробно рассказали о том, как мы закрывали эти роли в отдельном кейсе.

Большие языковые модели уже во многом достигли своего потолка. Простое увеличение количества параметров и размера контекстного окна перестает заметно улучшать качество. Даже относительно компактные модели сегодня достаточно хорошо решают большинство прикладных задач. Поэтому дальнейшее развитие смещается не в сторону "больше", а в сторону дешевле, быстрее и доступнее. В ближайшие годы LLM начнут массово переезжать на специализированные чипы и станут доступны локально – на телефонах и устройствах, даже без подключения к интернету. Оптимизация в облаке будет происходить в основном за счет архитектурных улучшений, а не роста размеров моделей.

Сегодня можно выделить два базовых сценария внедрения искусственного интеллекта. Первый – самый распространенный – это добавление чат-бота поверх существующего продукта. В этом случае AI выступает в роли интерфейса: он дергает уже существующие функции, инструменты и API. Пользователь по‑прежнему вручную проходит весь процесс – получает задачу, ищет информацию, принимает решения, запускает действия и проверяет результат. Меняется форма взаимодействия, но не сама логика работы. Как правило, такой подход почти не дает стратегического преимущества.

Второй сценарий – AI‑first. Здесь процесс проектируется заново, исходя из того, что в системе появляется полноценный "исполнитель" – AI‑агент, которому можно поставить задачу целиком.

Если посмотреть на это через призму обычного таск‑трекера, разница становится наглядной. Человеку приходит задача: что нужно сделать, по каким правилам, как проверить результат. AI‑агент получает ровно ту же самую задачу и выполняет ее, используя доступные инструменты. Ключевой вопрос – какие из этих задач достаточно хорошо описаны, формализованы и повторяемы, чтобы их мог выполнять агент. На практике это приводит не просто к автоматизации, а к пересборке процесса. Людей убирают из механических этапов, либо радикально упрощают саму цепочку действий. Человек остается на уровне постановки целей, контроля и принятия нестандартных решений.

В AI‑first продуктах пользователь взаимодействует не с набором заранее зашитых сценариев, а с оркестратором. Этот слой принимает решения на уровне продукта: какие возможности использовать, в каком порядке и в каком объеме. Принципиальное отличие от классического ПО заключается в том, что мы больше не кодируем жесткую логику исполнения. Мы описываем доступные возможности системы, а LLM в зависимости от запроса пользователя сама решает, какие части программы задействовать. Это разворот логики: раньше человек работал внутри ограниченного пространства, заданного программой. Теперь программа адаптируется под запрос человека. Именно это и является сутью AI‑first подхода.

Доступность LLM открывает путь к повсеместному внедрению AI за пределами цифровых продуктов. Сейчас LLM активно используются в маркетинге, разработке и онлайн‑сервисах. Реальный сектор – производство, логистика, строительство – остается слабо охваченным. Главное ограничение современных LLM заключается в отсутствии собственного опыта. Они не понимают физический мир, потому что никогда с ним не взаимодействовали. Следующий этап развития AI связан с роботизацией. Дешевые и компактные LLM будут встраиваться в роботов и автономные системы, которые изначально обучаются мультимодально: через зрение, звук, тактильные ощущения и действия. Такие системы начнут формировать понимание физики, объектов и причинно‑следственных связей не через текст, а через опыт. Собранные данные станут основой для нового поколения мультимодальных моделей, которые затем вернутся в цифровую среду уже с пониманием реального мира. По текущим оценкам, активная роботизация реального сектора начнется в горизонте 5-7 лет.

Важно понимать, что сегодняшние сложности внедрения AI связаны не столько с технологиями, сколько с людьми. Сами модели уже достаточно надежны. Многие специалисты заявляют, что используют AI и стали продуктивнее. Однако объективные измерения показывают обратное: значительное время уходит на коммуникацию с моделью, уточнение запросов и исправление ошибок. Это расхождение между субъективным ощущением и реальной эффективностью – признак ранней стадии освоения технологии. Навык работы с AI еще не стал базовым. Со временем взаимодействие с AI станет таким же повседневным умением, как работа с компьютером. Отдельные роли вроде промпт‑инженеров исчезнут, уступив место более широким специализациям. Период турбулентности на рынке продлится еще 2–3 года, прежде чем сформируется устойчивый набор ролей и практик.