Как это работает? Технические основы
Основы нейросетей
Упрощенно, в основе современных LLM лежит операция перемножения матриц. Модель — это граф с:
- Входным слоем (ваш промт, контекст).
- Множеством скрытых (промежуточных) слоев.
- Выходным слоем (ответ модели).
Провайдеры и модели
Существует множество провайдеров: OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama), Mistral и многие другие. У каждого — своя линейка моделей разного размера и capability.
Характеристики моделей
- Размер: Современные крупные модели имеют более триллиона параметров. Это позволяет им предсказывать не только следующее слово, но и сложные смысловые конструкции.
- Контекстное окно: Определяет объем текста (в токенах), который модель может «увидеть» за раз. Критически важно для работы с большими кодовыми базами. Размер токена зависит от языка (~1 токен = 0.75 слова на англ., ~1-2 символа на русск.).
- Размышляющие модели (Reasoning): Модели, которые учатся делать последовательные выводы, дополняя контекст своими «рассуждениями».
Подходы к работе с LLM
- Промтинг:
Zero-shot: Просто задать вопрос.One-shot: Дать пример ответа.Chain-of-thought: Попросить модель рассуждать шаг за шагом.
- Контекст-инжиниринг: Наиболее важен для разработки. Это искусство подачи модели релевантного контекста (вашего кода, документации, спецификации) для получения точного ответа. Важнее, чем идеальный промт.
Агенты
Агент — это LLM, помещенная в цикл принятия решений, с доступом к инструментам (Tools).
- Агентная система сама решает, какой инструмент вызвать, вызывает его, получает результат и передает его обратно модели.
- Именно агенты превращают LLM из «болтушки» в мощный инструмент для автоматизации разработки.