Как ИИ формирует ответ на запрос пользователя

Нейросеть— не база знаний, а вероятностная модель. Она предсказывает следующее слово, а не ищет готовый ответ. Читайте, как это работает.

Нейросеть не «знает» ответ — она его вычисляет, слово за словом, руководствуясь законами вероятности

Вы когда-нибудь задумывались, что происходит в недрах искусственного интеллекта в тот момент, когда вы задаете ему вопрос? Он не ищет ответ в гигантской энциклопедии и не составляет его по шаблону. Процесс гораздо более увлекательный и фундаментально вероятностный.

Представьте, что вы просите ИИ «написать рассказ про кота-космонавта» и через мгновение получаете связный и креативный текст. Как же это работает?

Нейросеть — это не жесткий диск, а вероятностная модель

Ключ к пониманию — осознание простого факта: большие языковые модели (LLM), такие как GPT, — это не базы знаний, а колоссальные вероятностные модели.

Что это значит? В процессе обучения на гигантских массивах текстов из интернета, книг и статей нейросеть не заучивает факты, а изучает статистические закономерности языка. Она узнает, какие слова и фразы с наибольшей вероятностью следуют друг за другом.

Например, после слова «кофе» чаще всего может стоять «горячий», «ароматный» или «выпить». После фразы «Кот прыгнул на...» — «стол», «диван» или «крышу». Нейросеть вычисляет вероятность каждого возможного продолжения.

Процесс генерации: пошаговое путешествие в мире слов

Когда вы отправляете нейросети промпт (запрос), она не «придумывает» ответ целиком. Она выстраивает его последовательно, одно слово (или токен, минимальная единица текста) за раз. Этот процесс можно разбить на три этапа.

1️⃣ Анализ и контекстуализация запроса

Первым делом модель преобразует ваш текст в последовательность чисел (векторов), которую она может понять. Она анализирует не только отдельные слова, но и их взаимосвязи, порядок, общий смысл запроса. Весь этот промпт становится контекстом — отправной точкой для генерации.

2️⃣ «Бросок игральных костей» с подсказками

Теперь модель должна решить,какое слово поставить первым. Допустим, промпт был: «Самым большим материком на Земле является...».

• Модель активирует свои «знания», полученные при обучении, и формирует распределение вероятностей для следующего слова.
• Шансы у «Африка», «Антарктида» и «Евразия» будут очень высокими, а у слова «банан» — ничтожно малыми.

Но модель не всегда выбирает просто самое вероятное слово. Если бы она так делала, ее ответы были бы скучными и предсказуемыми.

Вместо этого она проводит выборочную случайную жеребьевку, где у более вероятных слов больше «лотерейных билетов».

Так в ответе может появиться «Евразия» (самый вероятный вариант), но с небольшой вероятностью и «Африка». Этот параметр называется temperature (температура). Высокая температура делает ответы более случайными и креативными, низкая — более точными и детерминированными.

3️⃣ Цикл: предсказание и добавление к контексту

Как только первое слово (например, «Евразия») выбрано, происходит магия: это слово добавляется обратно к исходному промпту. Теперь контекст выглядит так: «Самым большим материком на Земле является Евразия».

Процесс повторяется. Модель снова вычисляет вероятности, но уже для второго слова. Вероятность точки (.) теперь очень высока, но также есть шансы для слов «, которая», «. Это» и т.д.

Она снова «бросает кости» и выбирает следующее слово. Этот цикл продолжается до тех пор, пока модель не сгенерирует специальный токен [END], означающий конец ответа, или не достигнет заданного лимита длины.

Почему ответы бывают разными на один и тот же вопрос?

Именно из-за вероятностной природы. При каждом новом запросе «бросок костей» начинается заново. Иногда выпадает чуть более креативный вариант, иногда — более строгий. Кроме того, на результат влияют:

• Температура: Как уже упоминалось, это главный регулятор случайности.
• Top-p (ядерная выборка): Другой метод, который ограничивает выбор не всем списком слов, а только из самых вероятных кандидатов, чья суммарная вероятность достигает заданного значения p (например, 0.9).

Творчество или продвинутая статистика?

Так является ли нейросеть творцом? Скорее, это невероятно мощный имитатор и предсказатель. Она генерирует текст, который статистически похож на текст из своих обучающих данных в заданном контексте. Ее «творчество» — это комбинация и рекомбинация усвоенных паттернов новыми, но вероятностно обоснованными способами.

Заключение

В следующий раз, получая ответ от ИИ, помните, что вы наблюдаете работу гигантской вероятностной машины. Это сложный, пошаговый танец математики и статистики, где каждое следующее слово — это не предопределенность, а взвешенный случайный выбор, основанный на колоссальном опыте, полученном из текстов, написанных человечеством.

Создано: 20.11.2025 16:43:35