Как использовать LLM: пошаговая инструкция с примерами от Андрея Карпатого, одного из пионеров глубокого обучения

Введение: Мир больших языковых моделей — фантастика, которая стала реальностью

Приветствую, меня зовут Макс Олимпов! Представьте, что вы свободно беседуете с компьютером, задаете ему любые вопросы, просите сочинить рассказ, написать программный код или даже пошутить — и он уверенно и осмысленно отвечает вам, будто настоящий собеседник. Кажется фантастикой? Уже нет. Именно так и работают большие языковые модели (Large Language Models, или LLM).

В последние годы искусственный интеллект уверенно перестал быть чем-то недосягаемым, стремительно войдя в нашу повседневную жизнь. Наверняка вы уже слышали громкие имена: ChatGPT, Claude, Gemini или Grok. Но почему именно большие языковые модели сегодня вызывают такой ажиотаж в научном и бизнес-сообществе? В этой статье мы подробно рассмотрим этот феномен на примерах и рекомендациях Андрея Карпатого — одного из пионеров глубокого обучения.

Готовы погрузиться в захватывающий мир искусственного интеллекта? Тогда поехали!

Как работают LLM простыми словами?

Обучение на огромном массиве данных

Представьте, что вы дали компьютеру возможность прочитать все книги мира, изучить каждую статью в Википедии, просмотреть миллиарды записей в социальных сетях – буквально весь доступный человечеству текст. Конечно, машина не "читает" так, как это делаем мы. Вместо этого она находит закономерности, угадывает, какое слово следует за другим, как строятся предложения и как лучше отвечать на вопросы.

Итог впечатляет:

1. Отвечают грамотно и естественно.
2. Пишут стихи и прозу.
3. Генерируют компьютерный код.
4. Переводят тексты между языками.
5. И даже умеют шутить и поддерживать диалог.

Не фантастика, а реальность!

Почему LLM — это по-настоящему важно?

Большие языковые модели — это не просто очередная технологическая новинка. Это революция, способная преобразовать самые разные сферы жизни:

1. Образование: личный репетитор 24/7, проверяющий задания и объясняющий сложные темы.
2. Работа: автоматизация рутины, помощь в написании текстов и обработке данных.
3. Творчество: неисчерпаемый источник вдохновения и уникальных идей.
4. Общение: естественное и интуитивное взаимодействие между человеком и машиной.

Кто такой Андрей Карпатый и почему стоит прислушаться к нему?

Андрей Карпатый — один из самых авторитетных и известных специалистов в области искусственного интеллекта. В прошлом — ведущий исследователь команды OpenAI (создателя ChatGPT), сегодня он активно разрабатывает автопилот в Tesla. Его лекции, мастер-классы и видео неизменно пользуются популярностью, ведь сложнейшие вещи он объясняет доступным и ярким языком.

Когда такой специалист делится опытом и советует, как эффективно использовать LLM, стоит прислушаться.

Заглядываем под капот: как устроены LLM?

Токены и их значение

LLM не понимают текст, как мы. Для них текст — последовательность «токенов». Это могут быть отдельные буквы, цифры, знаки препинания или их комбинации. Например, слово «кошка» может разделиться на токены «кош» + «ка».

Трансформеры — умные библиотекари

Главным элементом большинства современных LLM является архитектура «трансформер» — умная нейронная сеть, находящая скрытые и сложные связи между элементами текста.

Представьте, что у вас есть огромная библиотека, в которой книги расставлены не по алфавиту, а по смыслу. Трансформер — талантливый библиотекарь, мгновенно отыскивающий нужную информацию.

Размер окна контекста

У LLM есть определённый «горизонт памяти» — окно контекста, в пределах которого модель учитывает текст при генерации ответа. Чем больше это окно, тем логичнее и осмысленнее ответ при длительном диалоге.

Как думают LLM?

Они не ищут готовый ответ в базе памяти. Вместо этого модели используют полученный опыт и выявленные закономерности, генерируя новый уникальный текст каждый раз, когда мы задаем им вопрос. Это похоже на то, как художник создаёт картину — он не копирует существующую работу, а использует свои навыки и представления для создания нового произведения.

Предварительное обучение и дообучение

LLM проходят два этапа:

1. Предварительное обучение (Pre-training): модель тренируется на гигантских объемах текстов. Этот этап дорогой и длительный, поэтому чаще всего его выполняют крупные компании.
2. Дообучение (Fine-tuning): LLM дополнительно тренируют под конкретные задачи. Андрей Карпатый сравнивает этот этап с созданием «улыбчивой маски» для модели — ассистента, готового помогать вам.

Почему LLM иногда ошибаются?

Несмотря на всю мощь и популярность, языковые модели не идеальны:

1. Иногда им не хватает информации.
2. Случается неправильное понимание контекста.
3. Возможны «галлюцинации» — уверенные, но несуществующие факты.
4. Иногда знания модели уже устарели.

Поэтому важно относиться к результатам работы LLM вдумчиво и критично.

Как использовать LLM: советы и лучшие практики

Вот несколько рекомендаций, которые помогут вам извлечь максимум пользы из работы с большими языковыми моделями:

1. Формулируйте запросы четко и понятно — конкретика всегда приносит лучшие результаты.
2. Используйте системные инструкции, задавая модели её роль («ты — опытный юрист» или «ты — остроумный собеседник»).
3. Экспериментируйте с разными LLM — найдите ту, которая лучше всего подходит вашим задачам.
4. Проверяйте информацию, полученную от модели, особенно если она критически важна.
5. Не заменяйте себя моделью — используйте её как помощника, а не абсолютного заменителя вашего интеллекта и творческого потенциала.
6. Дообучайте модель, если она систематически ошибается в определённых задачах.
7. Используйте «режим мышления» и «глубокое исследование» для решения особо сложных задач.
8. Помните о мультимодальности — LLM способны работать с текстом, голосом и даже изображениями.
9. Используйте память модели, это позволит строить полноценные диалоги со смысловым контекстом.
10. Соблюдайте этику и безопасность — избегайте генерации опасного или неэтичного контента.

Заключение: искусство общения с LLM

Использовать большие языковые модели эффективно — это целое искусство, которое требует внимательного подхода и постоянных экспериментов. Пробуйте, изучайте и создавайте индивидуальные методики применения этих мощных инструментов.

Не забывайте, что даже самая совершенная модель — это лишь помощник, а результат работы зависит прежде всего от вас!

Готовы погрузиться дальше? Тогда читайте следующие части — вас ждут ещё более интересные практические примеры и советы!

Практическое применение LLM: Реальные примеры от Андрея Карпатого (подробный разбор)

В этой части мы подробно разберем каждый пример использования LLM, который Андрей Карпатый продемонстрировал в своем видео. Я постараюсь максимально детально описать, что именно делал Андрей, как это работало, и какие альтернативные инструменты можно было бы использовать.

1. Быстрый поиск актуальной информации: Сколько кофеина в американо?

Задача: Сравнить содержание кофеина в американо и матча.Задача: Сравнить содержание кофеина в американо и матча.

Действия Андрея: Он задал прямой вопрос в ChatGPT: "How much caffeine is in one shot of americano?".

Как это работает: ChatGPT использует встроенную функцию поиска в интернете (Bing). Он не просто "вспоминает" ответ, а ищет актуальную информацию в сети. Это гарантирует, что ответ будет максимально точным и свежим. Андрей подчеркивает, что для этой задачи LLM подходит идеально, так как:

1. Вопрос касается недавней информации (это важно, потому что LLM обучаются на данных, актуальных на определенный момент времени, и могут не знать о последних изменениях).
2. Информация, скорее всего, часто встречается в интернете (LLM лучше справляются с информацией, которая широко представлена в сети).
3. Информация не менялась кардинально в последнее время.

Результат: ChatGPT выдает ответ: "примерно 77 мг".

Альтернативы:

1. Perplexity AI: Этот сервис специализируется на поиске и предоставлении ответов с указанием источников.
2. Другие LLM с доступом в интернет: Claude, Gemini, и другие.

Ключевой вывод: LLM – отличный инструмент для быстрого поиска актуальной информации, особенно если она широко распространена в интернете.

2. Творчество: Хокку от лица LLM

Задача: Попросить LLM написать хокку (японское трехстишие) о том, каково это – быть большой языковой моделью.

Действия Андрея: Он вводит запрос: "to get a haiku about what it's like to be a large language model".

Как это работает: LLM используют свои знания о языке, поэзии, и, возможно, о самих себе (хотя это спорный момент), чтобы сгенерировать текст, соответствующий запросу.

Мой результат:

Без тела, без сна —

В океане слов плыву,

Эхо мыслей всех.

Альтернативы: Любая LLM, достаточно мощная для генерации текста (ChatGPT, Claude, Gemini и т.д.).

Ключевой вывод: LLM могут использоваться для творческих задач, создания текстов в разных стилях и жанрах.

3. Изучение языков: Перевод и объяснение корейского текста

Задача: Перевести и понять смысл корейских субтитров из сериала.

Действия Андрея:

1. Делает скриншот экрана с субтитрами.
2. Загружает изображение в ChatGPT.
3. Просит перевести и объяснить значение каждого слова.
4. Использует голосовые команды для уточнения.

Как это работает: ChatGPT распознает текст на изображении, переводит его и дает подробные объяснения. Функция "памяти" позволяет сохранять контекст разговора.

Результат: Андрей получает перевод и подробный разбор каждого слова, что помогает ему лучше понять смысл фразы.

Альтернативы:

1. Специализированные приложения для изучения языков.
2. Другие LLM с функцией распознавания изображений и перевода.

Ключевой вывод: LLM – мощный инструмент для изучения иностранных языков, позволяющий не только переводить текст, но и получать подробные объяснения.

4. Создание приложений: Флэш-карточки для запоминания слов

Задача: Создать приложение для изучения корейских слов с помощью флэш-карточек.

Действия Андрея: Он просит ChatGPT написать код для такого приложения, уточняя, что ему нужны карточки с вопросами и ответами.

Как это работает: ChatGPT генерирует код на JavaScript, который создает интерактивное веб-приложение. Этот код можно запустить прямо в интерфейсе чата (функция "артефактов" в Claude).

Результат: Андрей получает работающее приложение для изучения слов.

Мой результат:

Альтернативы:

1. Специализированные платформы для создания приложений (no-code/low-code).
2. Самостоятельное написание кода (если вы умеете программировать).

Ключевой вывод: LLM могут помочь в создании простых приложений, даже если вы не являетесь опытным программистом.

5. "Глубокое исследование": Подкасты по требованию

Задача: Создать аудиоподкаст на основе загруженных документов (например, статей).

Действия Андрея: Он использует NotebookLM от Google, загружает туда документы и просит сгенерировать подкаст.

Как это работает: NotebookLM анализирует текст, выделяет ключевые моменты и создает аудиозапись.

Результат: Андрей получает персонализированный подкаст по интересующей его теме.

Мой результат:

Кстати Notebooklm обновился, теперь он генерирует не только подкаст, но и дает возможность лично участвовать в нем, вступая в дискуссию и возможность задавать вопросы. Единственный минус, пока только английский язык.

Альтернативы: Сейчас, как отмечает Андрей, эта функциональность уникальна для NotebookLM

Ключевой вывод: LLM открывают новые возможности для создания и потребления аудиоконтента.

6. "Глубокое исследование ChatGPT": Анализ Медицинских Анализов

Задача: Получить развернутый комментарий по своим анализам крови.

Действия Андрея: Он загружает PDF-файл с анализами в ChatGPT и просит дать подробный комментарий.

Как это работает: Глубокое исследование ChatGPT распознает текст из PDF, анализирует показатели и дает пояснения.

Результат: Понимание информации в анализе.

Само исследование вышло почти в 30000 символов, поэтому, я попросил ChatGPT сделать краткое обобщение:

Предупреждение: Андрей напоминает, что ChatGPT не врач, и не стоит слепо доверять советам модели в вопросах здоровья.

Вывод: LLM может помочь разобраться в сложной медицинской информации, но не заменяет консультацию с врачом.

Общий вывод по примерам

Андрей Карпатый показал, как LLM могут использоваться в самых разных ситуациях: от поиска информации и изучения языков до создания приложений и анализа данных. Ключевые моменты:

1. Мультимодальность: LLM умеют работать с текстом, аудио, изображениями и кодом.
2. Интерактивность: С LLM можно общаться, как с живым собеседником, уточняя запросы и получая развернутые ответы.
3. Инструментальность: LLM – это мощный инструмент, который может помочь в решении самых разных задач.
4. Ограниченность: LLM не идеальны, они могут ошибаться, поэтому важно проверять информацию и использовать их с умом.

Заключение: LLM – ваш новый интеллектуальный помощник

Мы подробно разобрали, как устроены большие языковые модели, как их можно применять в повседневной жизни и работе, а также рассмотрели конкретные примеры использования от Андрея Карпатого. Подведем итоги и поговорим о том, что нас ждёт в будущем.

LLM – это не волшебная палочка, а инструмент

Важно понимать, что LLM – это не искусственный интеллект в полном смысле этого слова. Они не обладают сознанием, не понимают мир так, как мы, и не могут заменить человека во всех сферах деятельности.

LLM – это, скорее, очень продвинутые инструменты, которые могут:

1. Ускорить выполнение рутинных задач (поиск информации, написание текстов, анализ данных).
2. Помочь в решении сложных проблем (отладка кода, изучение языков, создание прототипов приложений).
3. Открыть новые возможности (генерация идей, создание персонализированного контента).

Но, как и любой инструмент, LLM требуют умелого обращения. Нужно четко формулировать запросы, проверять факты, критически оценивать результаты.

Экосистема LLM: разнообразие приложений и возможностей

Вокруг LLM уже сформировалась целая экосистема приложений и сервисов. Есть как универсальные "чат-боты" (ChatGPT, Claude, Gemini), так и специализированные инструменты (NotebookLM для создания подкастов, Cursor для работы с кодом, Perplexity для углубленного поиска информации).

Каждое приложение имеет свои особенности:

1. Размер модели: От этого зависит "интеллект" LLM, ее способность понимать сложные запросы и генерировать связный текст.
2. Окно контекста: Чем больше окно, тем больше информации LLM может учитывать при ответе.
3. Доступные инструменты: Некоторые LLM умеют искать в интернете, другие – работать с кодом, третьи – создавать изображения.
4. Режимы работы: "Режим мышления", "глубокое исследование" – все это способы улучшить качество ответов LLM.
5. Мультимодальность: Способность работать с текстом, аудио, изображениями и видео.
6. Память: Способность модели запоминать информацию из предыдущих диалогов.

Что нас ждет в будущем?

LLM развиваются очень быстро. Можно ожидать, что в ближайшем будущем:

1. Модели станут еще "умнее": Улучшится качество генерации текста, понимание контекста, способность к рассуждению.
2. Появятся новые инструменты: Будут созданы новые приложения и сервисы, использующие возможности LLM.
3. LLM станут более доступными: Цены на использование LLM будут снижаться, а сами модели будут встраиваться в привычные нам устройства и программы.
4. Развитие мультимодальности: Модели станут лучше работать с разными форматами данных и переходить между ними.

Как начать использовать LLM уже сейчас?

1. Выберите подходящее приложение: Начните с ChatGPT или другого универсального чат-бота. Попробуйте разные модели, чтобы понять, какая из них вам больше нравится.
2. Экспериментируйте: Задавайте вопросы, просите LLM писать тексты, генерировать идеи. Не бойтесь пробовать разные форматы запросов и системные инструкции.
3. Учитесь: Читайте статьи, смотрите видео, общайтесь с другими пользователями LLM. Так вы сможете узнать о новых возможностях и приемах работы.
4. Будьте критичны: Помните, что LLM могут ошибаться. Проверяйте информацию, особенно если она касается важных решений.
5. Используйте сильные стороны LLM: Помните, что в задачах с недавней информацией полезно использовать поиск, а в сложных математических или логических задачах полезны режимы "мышления".

LLM – это не будущее, это уже настоящее. Не упустите возможность использовать этот мощный инструмент для решения своих задач и достижения новых целей! Я сам активно изучаю нейросети, и хочу поделиться с вами классной возможностью. Если вы хотите быстро разобраться, как работает LLM и другие нейросети, советую обратить внимание на курс «Нейросети: быстрый старт». Проверено на себе – вещь действительно полезная!