Глоссарий ИИ: Термины и Определения
Краткий словарь, чтобы говорить с айтишниками и «ИИ‑евангелистами» на одном языке — без формул и матана.
Можно читать подряд или точечно: просто пролистайте глазами заголовки и ныряйте в нужный термин.
Базовые понятия
ИИ (AI, Artificial Intelligence) — искусственный интеллект. Общий зонтик для программ, которые умеют решать задачи, похожие на человеческое мышление: понимать текст, изображения, речь, принимать решения.
Модель — «мозг» ИИ, программа, которая принимает на вход данные (текст, картинку, числа) и выдает результат (ответ, картинку, прогноз).
Обучение модели — процесс, когда модели много раз показывают примеры «вход → правильный ответ», чтобы она научилась делать похожее сама.
Данные — то, на чем учится и с чем работает ИИ: тексты, таблицы, логи, письма, документы, картинки.
Пример: чат с ИИ — это интерфейс. Сам «мозг» под капотом — модель, обученная на огромном количестве текстов.
Нейросети и LLM
Нейросеть (Neural Network) — математическая модель, вдохновленная идеей нейронов в мозге. Состоит из слоев «узлов», которые преобразуют входные данные шаг за шагом.
Глубокое обучение (Deep Learning) — подход, где используют очень большие нейросети с множеством слоев.
LLM (Large Language Model) — большая языковая модель (например, GPT‑4, Claude, YaGPT). Умеет читать и создавать тексты, код, иногда — анализировать файлы и картинки.
Контекстное окно (Context Window) — максимальный объем информации, который модель может держать «в голове» в одном запросе (измеряется в токенах).
Пример: когда вы просите модель прочитать договор на 40 страниц, он должен поместиться в ее контекстное окно, иначе часть текста она «забудет».
Работа с текстом: промптинг
Промпт (Prompt) — текстовый запрос или инструкция, которую мы даем ИИ.
Система / системное сообщение — «рамка» для модели: кем она должна быть и по каким правилам отвечать (например: «ты — юрист банка, отвечаешь сухо и по делу»).
Промптинг (Prompting) — искусство формулировать такие запросы, чтобы получать полезные и предсказуемые ответы.
Шаблон промпта — заготовка запроса, которую можно многократно использовать и немного дополнять под задачу.
Пример: вместо «напиши пост» — «Ты — маркетолог банка. Напиши пост в Telegram для начинающих инвесторов, тон — дружелюбный, объем — до 1000 знаков, в конце добавь 3 эмодзи».
Как думает модель: токены и температура
Токен (Token) — кусочек текста для нейросети. Грубо: 1 токен ≈ 0,75 слова по‑русски. В токенах измеряют объем запроса, ответа и стоимость.
Температура (Temperature) — «уровень креативности» модели.
0–0,3 — максимально предсказуемые, сухие ответы.
0,4–0,7 — баланс: разумная креативность.
0,8+ — творчество и импровизация, возможен «мозговой штурм с сюрпризами».
Top‑p / Top‑k — дополнительные параметры, которые управляют разнообразием ответов. Обычно скрыты от пользователя, но влияют на «фантазию» модели.
Пример: если поставить температуру 0, модель будет отвечать почти всегда одинаково при одинаковом запросе. Если 0,9 — каждый раз ответы будут разными.
Как модели адаптируют под себя
Fine‑tuning (Файн‑тюнинг) — дообучение готовой модели на ваших данных (например, документация компании), чтобы она лучше понимала вашу специфику.
Инструкционное обучение (Instruction Tuning) — когда модель специально учат лучше понимать «человеческие инструкции» в промптах.
RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — подход, когда ИИ сначала ищет нужные документы (внутри вашей базы знаний), а потом формирует ответ на их основе.
Пример: вместо того чтобы «всё знать», модель умеет сходить в вашу Confluence/базу знаний, вытащить пару документов и ответить, ссылаясь на них.
Ассистенты и агенты
ИИ‑ассистент — ИИ, у которого есть доступ к дополнительным данным и инструментам (поиск по документам, CRM, Jira и т.п.). Может не только отвечать, но и «подглядывать» в корпоративные данные.
Агент (Agent) — ИИ, который может не только говорить, но и выполнять действия (искать в интернете, нажимать кнопки, вызывать API, создавать задачи).
Tools / функции (Function Calling) — механизм, который позволяет ИИ вызывать внешние инструменты: «создать задачу», «получить курс валют», «сделать SQL‑запрос».
Мультиагент — система, в которой несколько агентов/ассистентов работают вместе, обмениваясь информацией и дополняя друг друга.
Пример: ассистент в банке может сам сформировать черновик письма клиенту, опираясь на историю переписки и тарифы, а агент — ещё и завести задачу в Jira и отправить письмо после подтверждения.
Качество ответов и риски
Галлюцинация (Hallucination) — ситуация, когда ИИ уверенно выдает ложную или выдуманную информацию.
Bias (Смещение) — систематическая «предвзятость» модели, унаследованная из обучающих данных (например, стереотипы или перекос по странам/языкам).
Конфиденциальные данные — любая информация, которую нельзя просто так отправлять в публичные модели: персональные данные, коммерческая тайна, внутренняя аналитика.
Фильтры безопасности (Safety) — набор ограничений, которые не дают модели генерировать откровенно опасный, незаконный или токсичный контент.
Пример: если попросить публичную модель «пришли данные клиентов», она не сможет этого сделать — у неё просто нет доступа к вашей внутренней базе. Но если вы сами скопируете туда таблицу с клиентами — это уже риск утечки.
Что важно запомнить
ИИ — это не магия, а набор моделей и данных. Чем понятнее задача и чище данные, тем лучше результат.
Промпт — это интерфейс между вами и моделью. Хороший промпт = понятный запрос + контекст + формат ответа.
Модели иногда «галлюцинируют», поэтому важное всегда проверяем: особенно цифры, факты, юридические формулировки.
Конфиденциальное — не отправляем во внешние сервисы без согласования с безопасностью и юристами.
Не нужно выучить все термины. Достаточно помнить, где лежит этот глоссарий, и иногда в него заглядывать.
Last updated