Большая языковая модель (LLM)

Как работает модель

LLM — «двигатель» любого современного чат-бота. Модель не хранит готовые ответы: она по кусочкам составляет текст, каждый раз выбирая наиболее вероятное продолжение. Поэтому один и тот же вопрос может получить немного разные ответы.

Модель обучают в несколько этапов. Сначала на огромном массиве текстов она учится предсказывать следующее слово и усваивает язык, факты и связи между понятиями. Затем её дообучают вести диалог, следовать инструкциям и отвечать полезно и безопасно.

Откуда модель знает о брендах

• Обучающие данные — тексты, на которых модель училась: сайты, книги, статьи, форумы. Всё, о чём много и согласованно писали до даты обучения, модель «помнит».
• Поиск — если ассистент умеет искать в интернете, он подмешивает в ответ свежие найденные страницы.

Как модель решает, кого назвать

Когда человек спрашивает «какую клинику выбрать» или «какой сервис лучше», модель называет бренды, о которых много и согласованно пишут источники, которым она доверяет. Если о компании мало информации или она противоречивая, модель её не упомянет — даже если компания лучшая на рынке.

Какие LLM важны в России

Для российского рынка ключевые — модели Яндекса (основа Алисы AI), GigaChat от Сбера и DeepSeek. У ChatGPT в октябре 2025 года было 800 млн пользователей в неделю, им пользуются и русскоязычные пользователи, хотя официально в России он недоступен.

Задача генеративной оптимизации — сделать так, чтобы и в обучающих данных, и в поиске о бренде было достаточно точной информации.

Как это применить на практике — в статьях «Как нейросети выбирают, какие бренды рекомендовать» и «Технологии Алисы AI: модели Alice AI LLM, Alice AI Search и поиск».