Кто и когда впервые ввел термин искусственный интеллект

Разговоры об ИИ обычно делят людей на два лагеря: одни сыплют аббревиатурами вроде LLM (большая языковая модель, Large Language Model), другие теряются при слове «нейросеть». Ни то, ни другое не помогает работать. Ниже разбираем пять терминов, после которых вы будете понимать механику нейросетей лучше большинства собеседников, и сразу показываем, как это применить на практике.

Что понадобится?

• Доступ к любому чат-боту на базе ИИ: ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT или GigaChat
• Токенизатор для проверки длины промптов (бесплатный Tiktokenizer от OpenAI или встроенный счётчик в Playground)
• 20-30 минут на чтение и эксперимент

Пошаговая инструкция: разбираем пять ключевых терминов

1. Узнайте, что такое токен, и проверьте, сколько их «съедает» ваш текст

Токен (token) это не слово и не буква, а кусочек текста, который модель воспринимает как единицу. Иногда кусочек совпадает с целым словом («кот»), иногда это часть слова («не», «ция»), иногда знак препинания.

Фраза «I love pizza» разбивается на три токена. А вот русская фраза той же длины может потребовать в 2-4 раза больше токенов. Причина простая: базовые словари моделей собраны на английских текстах, для кириллицы в словаре выделено меньше места, поэтому модели собирают русские слова «по частям».

Откройте токенизатор и вставьте туда свой типичный промпт на русском:

Напиши пост для Дзена о трёх способах увеличить дочитывания.
Объём: 1500 слов. Стиль: разговорный, с примерами.

Сравните число токенов с английским переводом того же промпта. Разница покажет, сколько «лишнего» контекстного окна вы тратите и насколько вырастет счёт за API.

2. Поймите, почему ИИ врёт уверенно, и научитесь ловить галлюцинации

Галлюцинация (hallucination) это когда ИИ уверенно выдаёт выдуманный ответ как факт. Спросите его о книге, и он назовёт автора, год издания, перескажет сюжет, но книги не существует.

Почему так происходит? Языковая модель не база данных. Она не ищет факты, а предсказывает следующий наиболее вероятный токен на основе закономерностей из обучающих данных (training data). Если модель не знает ответа, она не скажет «я не знаю», а сгенерирует то, что звучит правдоподобно.

Проверочный шаг: после каждого ответа с конкретными фактами, цифрами, именами задайте модели уточняющий вопрос:

Укажи источник для каждого факта из предыдущего ответа.
Если источника нет, напиши "не подтверждено".

Это не гарантия, но заставляет модель «задуматься» и снижает долю выдумок.

3. Разберитесь с контекстным окном и перестаньте терять начало диалога

Контекстное окно это весь объём текста (в токенах), который модель видит и учитывает одновременно. Сюда входят ваши промпты, загруженные документы, история чата и ответы самой модели.

Представьте доску для записей. Когда место заканчивается, перед тем как написать новое, приходится стирать старое. У старых моделей окно было 4 000 токенов (пара страниц), у новых превышает миллион.

Для русскоязычного автора это критично: если английский текст на 200 000 токенов это целая книга, то русский текст той же длины в символах займёт 400 000-800 000 токенов, и может просто не поместиться.

Практический шаг: в длинном диалоге периодически вставляйте «якорь»:

Напомню ключевые условия задачи:

1. Тема: ...
2. Аудитория: ...
3. Ограничения: ...
Продолжай с учётом этих условий.

4. Настройте температуру под задачу

Температура (temperature) это настройка, которая определяет, насколько случайным или предсказуемым будет ответ модели.

• Низкая температура (ближе к 0): модель выбирает самое вероятное слово. Текст точный, согласованный, но однообразный
• Высокая температура (ближе к 1 и выше): модель рискует, подбирает неожиданные слова и нестандартные обороты

Попросите ИИ закончить фразу «Собака сидела на…». При низкой температуре ответ будет «коврике» или «полу». При высокой может выдать «философской дилемме».

Правило: для фактологических задач (программирование, выжимка из документа, извлечение данных) ставьте низкую температуру. Для творческих (идеи для постов, заголовки, сценарии) поднимайте выше.

5. Запомните разницу между промптом и промпт-инжинирингом

Промпт (prompt) это любое сообщение, которое вы отправляете модели. Промпт-инжиниринг (prompt engineering) это осознанное конструирование промптов, чтобы получить нужный результат с минимальными затратами токенов.

Зная, что токены стоят денег, галлюцинации неизбежны, контекстное окно конечно, а температура влияет на стиль, вы уже занимаетесь промпт-инжинирингом каждый раз, когда формулируете запрос.

Напиши большой подробный пост о дачных лайфхаках, рассмотри все возможные аспекты, добавь примеры и советы экспертов

Роль: автор канала о загородной жизни на Дзене.
Задача: пост "5 дачных лайфхаков, которые экономят 3 часа в неделю".
Формат: заголовок + 5 пронумерованных советов по 80-100 слов каждый.
Ограничение: не ссылайся на экспертов и исследования, если не можешь указать конкретный источник.
Температура: 0.4

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Проверьте свой рабочий промпт в токенизаторе. Если он длиннее 500 токенов, попробуйте сократить без потери смысла. Сэкономленные токены это место для более подробного ответа модели в том же контекстном окне.

Маркетологу. Добавьте в бриф для подрядчиков, работающих с ИИ, требование указывать температуру и проверять факты. Это снижает количество итераций и правок.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Если платите за API, считайте бюджет не в запросах, а в токенах. Для русскоязычных задач умножайте англоязычную оценку расхода на 2-3. YandexGPT и GigaChat могут оказаться экономичнее на русском тексте, поскольку их токенизаторы лучше адаптированы к кириллице.

Пять терминов, токен, галлюцинация, контекстное окно, температура, промпт-инжиниринг, это не энциклопедия, а рабочий набор, с которым вы перестаёте гадать и начинаете управлять результатом.