💭 в уме · писать не нужно
Представь, что ты впервые пришёл в мастерскую, где все давно свои. На стене висит один ящик с шестью инструментами: токен, контекст, температура, модель, промпт и агент.
Какой инструмент ты первым возьмёшь в руки, чтобы понять разговор вокруг?
💭 в уме · писать не нужно
Вернись к образу мастерской: шесть инструментов лежат в одном ящике, но каждый нужен для своей операции. Тебе не нужно разбирать двигатель, чтобы водить машину; нужно узнавать приборы, когда они загораются.
Какой инструмент ты научишься узнавать первым?
Слова «AI», «нейросеть», «машинное обучение» и «LLM» часто говорят как синонимы. На деле они вложены друг в друга, как матрёшка.
<aside> 🧭
Интерактивный блок — на сайте: открыть →
</aside>
AI — самый большой зонтик: любая машина, которая делает «умное» — от шахматной программы до навигатора. Внутри — машинное обучение: программе не пишут правила, а показывают много примеров, и она выводит правила сама. Внутри него — глубокое обучение: то же самое, но на многослойных нейросетях. И в самой середине — LLM, большие языковые модели, обученные на огромных объёмах текста. Claude и ChatGPT — отсюда.
Зачем это знать: когда в новостях пишут «AI научился», это может быть что угодно из четырёх слоёв. А всё, чем ты будешь пользоваться в курсе, — самая маленькая матрёшка.
Мысль. Модель читает текст не буквами и не словами, а кусочками — токенами. Токен бывает целым коротким словом, частью длинного слова или знаком препинания. Всё в мире LLM меряется токенами: длина промпта, объём памяти, цена.
Аналогия. Конструктор: текст перед подачей в модель разбирают на детали. Короткое частое слово — одна деталь, редкое длинное — несколько.
Как увидеть самому. Открой любой онлайн-токенизатор (например, platform.openai.com/tokenizer) и вставь одну фразу по-русски, а потом её перевод на английский. Русский вариант почти всегда займёт больше токенов: он дробится мельче. Отсюда практичный вывод — длинный русский текст быстрее съедает лимиты.