ШІ та машинне навчання

Що таке LLM (велика мовна модель)?

LLM (Large Language Model, велика мовна модель) — це нейромережа, навчена на величезній кількості текстів, яка передбачає наступний фрагмент тексту. На LLM працюють ChatGPT, Claude, Gemini та інші AI-асистенти.

Принцип роботи простіший, ніж здається: модель отримує текст, ділить його на токени і передбачає найімовірніший наступний токен. Повторюючи це раз за разом, вона складає зв’язну відповідь. Усе «вміння» моделі — це мільярди числових параметрів, налаштованих так, щоб передбачення мали сенс.

Модель не зберігає документи і сама не шукає в інтернеті. Вона працює лише з тим, що вміщується в її контекстне вікно: поточний запит, історія розмови і передані матеріали. Щоб дати моделі доступ до свіжих чи внутрішніх даних, використовують RAG або підключають інструменти.

Де застосовується

У продуктах мовні моделі підключають через API і використовують для роботи з текстом: сортування звернень, витягування даних із документів, переклад, короткий виклад, відповіді на основі знайдених матеріалів. Окремий великий напрям — код: пояснення, рефакторинг, написання тестів.

Для бізнесу важливі три речі: вартість (оплата за оброблені токени), швидкість відповіді і передбачуваність. Тому в реальних рішеннях модель рідко працює сама: її доповнюють пошуком у власних даних, перевірками формату і участю людини на важливих етапах.

Приклад

Компанія передає моделі текст вхідного листа і просить повернути JSON: тема, терміновість, відповідальний відділ, короткий зміст. Результат одразу потрапляє в CRM, а людині залишається перевірити лише спірні випадки замість читання всього листування.

response = client.messages.create(
    model='claude-sonnet-5',
    max_tokens=500,
    system='Ти класифікуєш звернення клієнтів. Відповідай лише JSON.',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': 'Не прийшло замовлення №10427, оплата пройшла три дні тому.'
    }],
)
print(response.content[0].text)

Запит до моделі через API: системна інструкція задає поведінку, а повідомлення користувача — саму задачу.

LLM і AI — не одне й те саме

AI — це вся галузь, зокрема комп’ютерний зір, рекомендаційні системи і прогнозування. LLM — один конкретний тип моделей у ній, який працює з мовою. Кожна LLM належить до AI, але далеко не кожен AI — це LLM.

Часті запитання

Як LLM насправді створює відповідь?

Вона по черзі передбачає наступний токен на основі всього попереднього тексту. Готових відповідей усередині немає — є статистика мови, засвоєна під час навчання. Тому модель може впевнено сформулювати те, чого насправді не знає.

Чи знає модель свіжі новини?

Сама — ні: її знання обмежені датою завершення навчання. Актуальні дані потрапляють у відповідь двома шляхами: через пошук в інтернеті, якщо сервіс його підтримує, або через передачу потрібних документів прямо в запит.

Яку мовну модель обрати для задачі?

Орієнтуються на три параметри: якість на ваших задачах, ціна за токени і швидкість відповіді. Для масової простої обробки беруть легшу модель, для складного аналізу і коду — найпотужнішу. Вирішує перевірка на власних прикладах, а не рейтинги.

Чи безпечно передавати моделі робочі дані?

Залежить від умов сервісу: корпоративні тарифи зазвичай не використовують ваші дані для навчання, безкоштовні — можуть. Персональні дані клієнтів перед передачею знеособлюють, а для особливо чутливих задач запускають модель на власних серверах.

Навчання програмуванню в OWU

Опануйте професію в IT на практичних курсах із менторами та реальними проєктами.

Обрати курс