ссылка
Автор Илья Воскресенский

Большие языковые модели (LLM) так быстро и неожиданно ворвались в нашу жизнь, что от них уже не спрятаться — не скрыться. Что ж, неплохо бы знать этих «зверьков» в лицо, тем более что православные христиане ими активно пользуются. Какие LLM мы знаем? Американские ChatGPT, Grok, Gemini, Perplexity, условно российские YandexGPT и GigaChat, китайский DeepSeek и многие другие.

Наверное, многие уже видели, что LLM — это уже не Алиса, которая говорит заранее записанными фразами. Это настоящий ассистент, который знает очень многое, если не всё; может написать реферат, помочь решить задачу, подготовить доклад, презентацию и т. п. И тут возникает главный вопрос: «Это уже интеллект как у живого существа?» Нет. Это математика, и только математика.

LLM не читает текст как мы. Для нее не существует ни красоты слога, ни глубины смысла. Весь мир текста для нее — это бесконечная последовательность чисел. Процесс начинается с токенизации. Токены — это кусочки слов, целые слова или знаки препинания, которым присвоен свой уникальный номер. Например, слово «молитва» может быть одним токеном, а слово «достопримечательность» может разбиться на три: «досто», «примеча», «тельность». Модель не видит букв, она оперирует этими цифровыми кодами.

Работа модели — это не поиск ответа в гигантской энциклопедии. Это высший пилотаж статистики. На основе введенной вами последовательности токенов-чисел модель вычисляет, какое число-токен должно идти следующим. Потом следующее за ним, и так далее. Она предсказывает самую вероятную, логичную и стилистически верную последовательность.

Это похоже на игру в «ассоциации»: если вы скажете «вечеря», «храм», «свеча», то наиболее вероятным продолжением будет «молитва», а не «дискотека». Модель делает то же самое, но оперируя не словами, а их векторными представлениями — сложными математическими образами, которые хранят не только значение, но и контекст, эмоциональный окрас и стилистику.

Риски для православных: чтобы сильно не бояться, но и не делать идола

И вот мы подходим к самому главному. Как относиться к этому инструменту христианину?

Не обольщаться. Самая большая опасность — начать приписывать модели сознание, душу, способность к любви или вере. Это иллюзия. За ее «разумными» ответами стоит холодная математика, обработанная гигабайтами данных, часто собранных сомнительного качества. Она может цитировать Писание, но не имеет благодати. Может написать проповедь, но не может за тебя помолиться. Она — очень сложный калькулятор для слов, а не духовный наставник.

Помнить об источнике знаний. Модель обучалась на всем интернете. А в этой сокровищнице, как известно, есть и золото, и сор. Она впитала в себя и святоотеческие творения, и светскую гуманистическую литературу, и откровенную ересь. Ее ответ на богословский вопрос — это не истина, а усредненная статистика по всем текстам, которые она «прочла». Доверять ей в вопросах веры без рассуждения — крайне опасно.

Не делать идола. Технология — это слуга, а не господин. Если мы начинаем обращаться к ней за утешением, советом в жизненных трудностях или смыслом бытия вместо молитвы, духовника и Таинств — мы совершаем грех идолопоклонства, подменяя живое отношение с Богом диалогом с алгоритмом.

Взгляд в будущее: «Если не мы, то нас»

Да, антихрист, безусловно, будет использовать все технические достижения для установления своей власти. Системы тотального контроля, цифровые удостоверения, манипуляция сознанием — все это будет построено на таких технологиях. Но это не значит, что нам нужно бежать от технологий в пещеры. Книгопечатание выпустило в мир еретическую литературу, но и позволило распространить Священное Писание по всему миру. Ножом нужно хлеб резать, а не совершать преступления.

Наша задача — как у тех византийских мастеров, которые строили храмы и писали иконы, но владели самыми передовыми технологиями своего времени — освоить этот инструмент и использовать его во славу Божию.

Мы можем использовать LLM для:

Составления планов приходских мероприятий.

Помощи в подготовке докладов на светские темы (чтобы освободить время для молитвы).

Быстрого поиска цитат или объяснения сложных научных концепций.

Переводов и популяризации православной литературы.

Главное — всегда сохранять трезвомыслие и духовное рассуждение. Технология — это мощный ветер. Можно поставить парус и поплыть быстрее, а можно позволить этому ветру сорвать тебя с пути или разбить о скалы. Все зависит от Того, Кто для за штурвалом корабля, а для христианина всегда был и остается Христос и Его Церковь.

Так что да, «зверек» быстрый и умный. Но приручить и направить его силу в доброе русло — задача для человеческой души, воли и разума, просвещенной верой.

А теперь немного технической информации для тех, кто хочет углубиться в тему:

Часть 1: Как работает LLM? Основной принцип

Фундаментальная задача LLM — предсказание следующего слова.

Представьте, что вы печатаете сообщение на телефоне, и он предлагает вам следующие слова. LLM делает то же самое, но невероятно хорошо.

Основная формула вероятности:
P(слово? | слово?, слово?, ..., слово???)

Это читается как: «Вероятность того, что следующим будет слово?, при условии, что предыдущие слова были слово?, слово?, ..., слово???«.

Модель на каждом шаге вычисляет распределение вероятностей по всему своему словарю и выбирает (или выбирает случайно, но с учетом вероятностей) следующее слово.

Часть 2: Ключевые концепции и терминология

2.1 Токены (Tokens)
LLM работают не со словами напрямую, а с токенами.

Что это? Токен — это фрагмент текста. Это может быть:

Целое слово ("кот")

Часть слова ("при" и "вет" от слова "привет")

Один символ (знак препинания, цифра)

Специальный символ (например, начало текста )

Зачем это нужно?

Эффективность: Словарей из миллионов слов были бы огромными и неэффективными. Разбиение на суб-токены позволяет иметь словарь размером ~10-100 тысяч токенов.

Работа с незнакомыми словами: Модель может собрать смысл незнакомого слова "нейросетевой" из известных ей токенов "нейро", "сет", "ев", "ой".

Процесс: Текст "Привет, как дела?" разбивается на токены: ["При", "вет", ",", " как", " де", "ла", "?"] и затем преобразуются в числа (ID).

Вывод: Модель думает не словами, а последовательностями чисел-токенов.

2.2 Архитектура Трансформер (Transformer) и Внимание (Attention)
Это сердце любой современной LLM (GPT, Llama, Mistral).

Проблема: Как модели понять связь между словами в предложении? В "Кошка поймала мышь, потому что она была голодна" слово "она" относится к "кошке". Эти слова стоят не рядом.

Решение: Механизм Внимания (Attention Mechanism).

Объяснение на пальцах: Когда модель обрабатывает каждое слово, она «смотрит» на все остальные слова в предложении и решает, каким из них следует уделить больше «внимания» для лучшего понимания контекста.

Формула Attention (упрощенно):
Attention(Q, K, V) = softmax( (Q * K?) / ?d_k ) * V

Не пугайтесь! Смысл не в запоминании формулы, а в понимании роли компонентов:

Q (Query / Запрос): «Вопрос» от текущего слова («Кто я?»).

K (Key / Ключ): «Идентификатор» каждого слова в предложении («Я — подлежащее», «Я — сказуемое»).

V (Value / Значение): Содержательная информация каждого слова («кошка», «мышь»).

(Q * K?): Мы вычисляем «схожесть» запроса текущего слова с ключами всех слов. Чем выше схожесть, тем больше внимания.

softmax(...): Превращает схожести в веса внимания (от 0 до 1, в сумме 1).

Умножение на V: Мы создаем взвешенную сумму значений всех слов. Слова, получившие больший вес, сильнее влияют на представление текущего слова.

Результат: Для слова "она" механизм внимания присвоит очень высокий вес слову "кошка". Таким образом, модель понимает контекст и связи на расстоянии.

В трансформере таких слоев внимания много, и они работают параллельно (Multi-Head Attention), чтобы одновременно отслеживать разные типы связей (синтаксические, смысловые и т.д.).

Часть 3: Как обучается LLM?

Обучение происходит в два больших этапа:

1. Предварительное обучение (Pre-training) — Фундаментальные знания
Цель: Научить модель статистке языка. Не фактам, а грамматике, синтаксису, стилям, некоторым общим знаниям.

Данные: Гигантские объемы текстов из интернета, книг, статей (терабайты данных).

Задача: Та самая задача предсказания следующего слова.

Модели подается последовательность токенов.

Она пытается предсказать следующий токен.

Ее предсказание сравнивается с реальным следующим токеном, вычисляется ошибка (loss).

С помощью градиентного спуска корректируются все веса модели (те самые матрицы в механизме внимания и других слоях).

После этого этапа мы получаем «начитанную», но не очень послушную модель. Она может дописывать текст, но не будет адекватно отвечать на вопросы в формате «вопрос-ответ».

2. Обучение с подкреплением и тонкая настройка (RLHF / Fine-tuning) — «Приручение» модели
SFT (Supervised Fine-Tuning): Модель обучают на примерах диалогов («Вопрос -> Правильный ответ»), чтобы она научилась формату.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Это то, что делает модели вроде ChatGPT такими послушными.

Модели дают задание, она генерирует несколько ответов.

Люди-ассистенты ранжируют эти ответы от лучшего к худшему.

На основе этих предпочтений тренируется модель вознаграждения (Reward Model), которая учится угадывать, что понравится человеку.

Сама LLM доучивается с помощью RL, чтобы максимизировать «вознаграждение» от этой модели. То есть, чтобы ее ответы больше нравились людям.

Часть 4: Почему LLM «галлюцинируют» и придумывают слова?

Галлюцинация (Hallucination) — это когда модель выдает информацию, которая является неправдой, нелогичной или несуществующей.

Причины:

Статистическая, а не фактологическая природа. Модель не ищет правду в базе знаний. Она генерирует наиболее вероятную с точки зрения ее тренировочных данных последовательность токенов. Если в данных часто встречалась связь «Иван Грозный -> убил сына», модель ее воспроизведет, даже если это исторический миф.

Пробелы в данных. Если модель не видела точного ответа на вопрос, она не скажет «я не знаю» (если ее специально не учили этому). Вместо этого она «дособирает» ответ из того, что знает, по аналогии, что часто приводит к выдумкам.

Артефакты токенизации. Иногда комбинация суб-токенов создает слово, которого нет в языке, но которое «выглядит» правдоподобно для модели.

Конфликт во время RLHF. Модель может сгенерировать бредовый, но очень уверенно звучащий ответ, потому что модель вознаграждения посчитала его стиль «хорошим».

Итоговая «формула» LLM:

LLM(входной_текст) ?
Трансформер_Архитектура(
Токенизатор(входной_текст),
Веса_от_Претренинга,
Политика_от_RLHF
)

Где:

Токенизатор превращает текст в числа.

Трансформер (с механизмом Внимания) обрабатывает последовательность, предсказывая следующие токены.

Веса — это знания модели, полученные на терабайтах текста.

Политика от RLHF — это «воспитанность» модели, умение следовать инструкциям.