Словарь терминов ИИ простыми словами
Слова, которые постоянно звучат вокруг ИИ, — от «LLM» до «галлюцинации» — объяснены без жаргона, и к каждому есть пример из обычной жизни.
Большая языковая модель (LLM)
ИИ-система, обученная на огромном объёме текстов, чтобы понимать запросы и писать ответы, похожие на человеческие. На таких моделях работают ChatGPT, Claude и Gemini.
Большая языковая модель (англ. Large Language Model) — это «двигатель» ИИ-чатов. Она училась на гигантском количестве текстов и, по сути, умеет одно: предсказывать, какие слова вероятнее всего идут дальше. Этого простого навыка хватает, чтобы писать, пересказывать, переводить и вести беседу. Но сама по себе модель ничего не сверяет с источниками — она опирается на закономерности, усвоенные при обучении. Поэтому она может звучать уверенно и всё равно ошибаться.
Пример: Вы пишете: «Вежливая записка соседу с просьбой делать музыку тише после 22:00» — и через пару секунд получаете готовый текст. Модель не скопировала его откуда-то, а составила слово за словом.
Промпт
Всё, что вы пишете ИИ: вопрос, задачу или инструкцию. Чем яснее и конкретнее промпт, тем лучше ответ.
Промпт — это ваше сообщение для ИИ: короткий вопрос или подробное описание задачи. Модель знает только то, что написано в промпте, а недостающие детали — для кого, какого объёма, в каком тоне — додумывает сама. Поэтому разочаровывающий ответ чаще всего вызван размытым промптом, а не слабой моделью.
Пример: «Напиши про собак» даст что-то общее. «Дружелюбный текст на 100 слов для тех, кто впервые завёл щенка: как приучить его к туалету» даст то, чем можно сразу пользоваться. Тема та же — результат несравнимо полезнее.
В AskClear: Идеальный промпт писать не нужно: вы коротко описываете задачу, отвечаете на пару вопросов и видите улучшенный промпт рядом со своим исходным текстом ещё до отправки.
↑ Ко всем терминамТокен
Небольшой кусочек текста — слово или его часть, — которыми ИИ-модели читают и пишут. Лимиты длины и расход считаются в токенах.
ИИ-модели читают текст не по буквам и не по словам, а делят его на токены. Токен — это часто короткое слово, часть длинного слова или знак препинания. Для английского есть ориентир: 100 токенов — примерно 75 слов. Русскому тексту обычно нужно заметно больше токенов на тот же смысл. В токенах измеряются и ограничения модели, и стоимость её работы.
Пример: Фраза «Мне нужна помощь с договором аренды» — это примерно с десяток токенов. А договор на 20 страниц легко превышает десять тысяч.
В AskClear: Считать токены вам не придётся: использование тарифа показывается в процентах, а дополнительный баланс — суммой в деньгах.
↑ Ко всем терминамКонтекстное окно
Сколько текста ИИ может держать в поле зрения одновременно — ваши сообщения, документы и собственный ответ вместе. Измеряется в токенах.
Контекстное окно — это рабочая память модели «здесь и сейчас». Всё, что она учитывает для следующего ответа, должно в него поместиться: инструкции, переписка до этого момента, добавленные документы и сам ответ, который пишется. Если беседа или файл слишком длинные, что-то приходится отбросить — поэтому в долгом чате модель иногда будто «забывает», что вы сказали в начале.
Пример: Представьте письменный стол, на котором помещается лишь определённое число страниц. Если положить на него толстую папку, часть листов придётся убрать, чтобы прочитать остальные.
В AskClear: Если источники в режиме «Факты» не помещаются целиком, сохраняются фрагменты, которые лучше всего подходят к вашему вопросу, — документ не просто обрезается в конце.
↑ Ко всем терминамГаллюцинация
Когда ИИ выдаёт ложное или выдуманное — цифру, цитату, источник — тем же уверенным тоном, что и настоящий факт.
Галлюцинация — это ответ, который звучит гладко и уверенно, но не соответствует действительности. Модель не врёт нарочно: она создаёт правдоподобный текст, а правдоподобное иногда оказывается неверным. Типичные случаи — выдуманная статистика, цитаты, которых никто не говорил, несуществующие книги и суммы, которые не сходятся. По тону этого не понять, поэтому всё важное стоит проверять.
Пример: Вы просите посоветовать книгу на узкую тему, и чат-бот уверенно называет название и автора — а такой книги никогда не было. Или просите сложить список расходов и получаете итог, который просто неверен.
В AskClear: Режим «Факты» помогает такие ошибки заметить: цитаты сверяются с вашими источниками и помечаются как «Не подтверждено», если их там нет, а для вычислений модели доступен точный калькулятор, чтобы не считать «на глаз».
↑ Ко всем терминамПривязка к источникам (grounding)
Когда ИИ отвечает по конкретным источникам, которые дали вы, — документу, вставленному тексту или результатам поиска, — а не по памяти.
Привязка к источникам (по-английски grounding) означает, что модель получает сам материал и должна отвечать только по нему. Без этого она отвечает по размытой памяти обо всём, что когда-то прочитала. С привязкой ответ опирается на текст, который вы видите и можете проверить. А если ответа в источниках нет, хороший ассистент так и скажет, а не станет угадывать.
Пример: Это разница между экзаменом, где отвечаешь по памяти, и экзаменом, где разрешено цитировать открытый учебник.
В AskClear: Именно так работает «По моим документам» (режим «Факты»): вы прикрепляете файл или вставляете текст, и ответ строится на этих источниках. Если в них нет ответа, ИИ может поискать и в интернете.
↑ Ко всем терминамГенерация, дополненная поиском (RAG)
Подход, при котором система сначала находит фрагменты, подходящие к вашему вопросу, а затем ИИ отвечает на их основе.
RAG (Retrieval-Augmented Generation, «генерация, дополненная поиском») работает в два шага. Сначала поиск: система просматривает источники — документы, базу знаний компании или интернет — и находит места, связанные с вашим вопросом. Затем генерация: эти фрагменты добавляются к промпту, и модель пишет ответ по ним. Так ИИ-инструмент может отвечать на вопросы о ваших собственных файлах или о свежих новостях, которых не было в его обучении. RAG — один из распространённых способов привязать ответ к источникам.
Пример: Вы спрашиваете, покрывает ли ваш 40-страничный договор страхования квартиры ущерб от протечки. Вместо того чтобы отдавать модели все 40 страниц, инструмент находит два абзаца о повреждении водой и отвечает по ним.
Ссылка на источник
Отсылка, которая показывает, где именно в источнике сказано то или иное, — обычно с точной цитатой, — чтобы вы могли проверить сами.
Ссылка на источник связывает утверждение в ответе с местом, откуда оно взято, — документом, вставленным текстом или веб-страницей — и в идеале приводит точные слова. «Поверьте мне» превращается в «проверьте сами». Но ссылка хороша ровно настолько, насколько её проверили: чат-бот может привести цитату, которая выглядит настоящей, а в источнике её нет вовсе.
Пример: Если в ответе сказано, что договор аренды разрешает держать кошку, полезная ссылка покажет саму фразу из договора — например, «Содержание домашних животных допускается при письменном уведомлении арендодателя», — и вы убедитесь за пару секунд.
В AskClear: В режиме «Факты» каждая цитата сверяется с вашими источниками: если точные слова найдены, она отмечается как подтверждённая, если нет — явно помечается как «Не подтверждено».
↑ Ко всем терминамСистемный промпт
Скрытые фоновые инструкции, которые задают ИИ роль, тон и правила ещё до начала разговора.
Системный промпт — это набор инструкций, который модель получает до того, как вы что-либо напишете. Обычно вы его не видите, но он влияет на каждый ответ: какую роль играет ассистент, насколько официально он общается, чего ему следует избегать и как поступать, если он не уверен. Ваше сообщение — промпт — говорит, что нужно сейчас, а системный промпт задаёт правила для всего чата.
Пример: Это как инструктаж, который новый помощник получает в первый день: «Ты помогаешь с налоговыми вопросами, отвечаешь только по предоставленным документам и честно говоришь, если не уверен».
ИИ-медиатор
Промежуточный шаг между вами и ИИ: он уточняет ваш черновой запрос и переписывает его в ясный промпт до того, как ИИ ответит.
ИИ-медиатор стоит между вами и языковой моделью. Вместо того чтобы сразу передать ваш первый, недодуманный запрос, он выясняет, чего не хватает, — задаёт несколько коротких вопросов — и переписывает запрос в чёткий и конкретный промпт. Результат вы видите до отправки, так что ничего не происходит у вас за спиной. Вы получаете полезный ответ, не изучая, как правильно писать промпты.
Пример: Вы пишете «жалоба задержка рейса». Медиатор спрашивает, какая авиакомпания, на сколько задержали рейс и чего вы хотите — возврата денег, компенсации или просто извинений, — и превращает ответы в полный запрос на твёрдое, но вежливое письмо.
В AskClear: На этом построен весь продукт: до трёх коротких вопросов за раунд, не больше трёх раундов, а любой вопрос можно пропустить или сразу перейти к результату.
↑ Ко всем терминамПосмотрите, как это работает
Напишите своими словами, что вам нужно. AskClear задаст пару коротких вопросов, покажет улучшенный запрос до отправки, а в режиме «Факты» ответит по вашим источникам — с цитатами, которые можно проверить.
Начать бесплатно