Вы попросили нейросеть подготовить отчёт, проверить договор или найти информацию о компании. Получили уверенный, красиво оформленный ответ, а потом обнаружили, что часть сведений неверная. Знакомая ситуация? Чтобы понимать, почему такое происходит и как этого избежать, стоит разобраться в одном из главных терминов искусственного интеллекта — LLM.

Мы часто говорим о ChatGPT, Claude, GigaChat и других нейросетях, но редко задумываемся, что лежит в основе их работы. А ведь понимание этих принципов помогает совершенно иначе ставить задачи и получать более качественные результаты.

LLM (Large Language Model) переводится как «большая языковая модель». Это система искусственного интеллекта, обученная на огромных объёмах текстов и других данных. Она умеет обрабатывать информацию, отвечать на вопросы, писать, переводить, сравнивать и анализировать документы на разных языках.

Внутри модели нет огромной библиотеки с готовыми ответами на все вопросы. Её основу составляют миллиарды числовых параметров, сформированных в процессе обучения. Когда мы задаём вопрос, модель строит ответ заново, опираясь на выявленные закономерности, наш запрос и доступный ей контекст.

Именно поэтому одна и та же фраза может быть понята по-разному. Например, вы пишете: «Проанализируй продажи и сделай выводы». Но какие продажи? За какой период? Что сравнивать? Нужны причины падения выручки, прогноз или рекомендации? Человек, который давно работает с вами, может догадаться, а нейросеть начнёт самостоятельно выбирать направление анализа. И далеко не всегда угадает ваши ожидания.

Одна из самых сильных сторон LLM — работа с текстовой информацией. А её в нашей жизни и работе огромное количество: договоры, протоколы, инструкции, регламенты, отчёты, письма, обращения клиентов.

Например, вам прислали договор на 30 страниц. Вместо того чтобы самостоятельно искать все условия, можно попросить нейросеть выделить сроки оплаты, ответственность сторон, штрафы и условия расторжения. Причём желательно сразу указать, что каждый вывод должен сопровождаться ссылкой на конкретный пункт договора. Это существенно облегчает проверку, хотя не заменяет юридическую экспертизу.

Вторая большая группа задач — создание и переработка документов. Можно наговорить свои мысли голосом и получить структурированное письмо, коммерческое предложение или служебную записку. Можно загрузить протокол совещания и попросить выделить поручения, ответственных и сроки. Или превратить длинный регламент в понятную инструкцию для нового сотрудника.

Ещё одно практическое применение — ответы на типовые вопросы сотрудников и клиентов. Если предоставить модели корпоративные инструкции, правила и другие необходимые документы, она сможет помогать находить в них ответы. Например, объяснять порядок оформления отпуска или условия возврата товара. Такие решения особенно полезны компаниям, в которых сотрудники ежедневно тратят время на повторяющиеся вопросы.

В искусственном интеллекте есть специальный термин — «галлюцинация». Так называют ситуацию, когда модель создаёт убедительную, но неверную информацию. Она может придумать нормативный акт, сослаться на несуществующую компанию, указать неправильную дату или привести вымышленную статистику.

Причина в самом принципе работы языковой модели: её задача — сформировать подходящий ответ, а не автоматически доказать достоверность каждого утверждения. Даже очень мощная модель не гарантирует отсутствие ошибок.

Но риск можно значительно снизить. Для этого важно задавать правила работы с информацией: указывать источники, запрещать додумывать недостающие сведения, требовать подтверждения фактов и отдельно отмечать всё, что проверить не удалось. Если нейросеть анализирует ваши документы, полезно прямо написать: «Отвечай только на основании приложенных материалов. Если информации недостаточно, сообщи об этом».

Хорошо составленный запрос, качественные исходные документы и проверка результата гораздо важнее красивой формулировки ответа.

Представьте, что вы хотите проанализировать рынок своего города и найти действующие компании, которые могут стать вашими клиентами. Если просто попросить составить список организаций, нейросеть может включить туда давно закрывшиеся предприятия или компании, которые уже сменили название.

Поэтому я рекомендую всегда указывать период актуальности информации. Например: «Найди компании, работающие в Ростове-на-Дону по состоянию на октябрь 2026 года. Проверь действующие сайты и укажи источники». Однако здесь есть важный нюанс: сама по себе дата в запросе не обеспечивает проверку. У модели должен быть доступ к интернету или другим актуальным источникам данных.

И здесь мы подходим к ещё одному важному навыку — правильному выбору инструмента. Одни нейросети хорошо работают с большими документами, другие удобны для поиска и изучения сайтов, третьи лучше подходят для анализа данных или подготовки текстов. Поэтому не стоит пытаться решить все задачи одной моделью. Иногда полезнее проверить одну рабочую задачу в нескольких системах и сравнить не красоту ответа, а точность, полноту и возможность проверить результат.

Главное, что стоит понять: умение пользоваться нейросетью — это не просто умение написать запрос. Это способность правильно поставить задачу, предоставить нужные данные, выбрать подходящий инструмент и оценить полученный результат. Именно этим отличается случайное использование ИИ от полноценной совместной работы с ним.

В проекте «Цифровые трансформации» мы обучаем не только работе с нейросетями, но и тому, как применять их к реальным профессиональным и бизнес-задачам, проверять результаты и выстраивать собственные рабочие процессы.

Практические примеры, разборы инструментов и новые возможности ИИ публикуем в нашем канале MAX: https://max.ru/channel_digitaltransformed