Неожиданно получил рассылку от Datalens с приглашением на AI-вебинар — пройти мимо не смог. Каково было моё удивление, когда среди спикеров увидел Кирилла Гурбанова: я слежу за его каналом ещё с тех времён, когда там было всего 50 подписчиков. До этого смотрел лишь отдельные фрагменты его выступлений, которые он выкладывал в сторис. Поэтому любопытно, как он ведет.

Вебинар разбит на четыре блока:

• Что такое языковые модели и как они работают;
• Как делать качественные запросы;
• Знакомимся с нейросетью Алисой
• Продвинутые задачи: рассуждающие модели, картинки, режим поиска и др.

Программа вебинара построена логично: прежде чем погружаться в продвинутые сценарии или настройки, важно разобраться в том, как вообще устроен искусственный интеллект и на чём базируется работа нейросетей и языковых моделей. Без основ сложно понять, как получать максимальную пользу от инструментов. Вот что отмечалось в первой части:

Что такое нейросети и языковые модели

• Модель можно представить как огромный «архив» текстов из интернета, сжатый до компактной формы
• Языковые модели (LLM — large language models) — это статистические инструменты, которые угадывают — следующие символы или слова
• «Алиса» — продукт Яндекса, работает на мощной модели Yandex GPT-5
• Модель обучается на большом объёме текстов из интернета, с основой в математических вероятностях.

Разобравшись с основами, Кирилл перешёл к сути: языковая модель просто угадывает, какие символы или слова вероятнее всего встретятся дальше по смыслу. Именно этот механизм лежит в основе всех ответов — будь то стихотворение, инструкция, перевод идиомы или совет по рабочему вопросу.

Такой подход звучит убедительно, но не лишён упрощений. Предсказание «следующего слова» — действительно суть базового алгоритма. Но, насколько я понимаю, современные модели, своего рода, трансформеры. Они анализируют ВСЮ последовательность слов, используют специальные механизмы внимания (attention), чтобы строить сложные внутренние представления мира, обнаруживают смысловые, логические и причинно-следственные связи, а не только ближайшее слово. Лучше заменить «угадывание» на «предсказание», что, как раз, отражает сложную структуру работы ИИ-модели.

Помимо технических нюансов, на вебинаре обсуждался и вопрос авторских прав на данные, на которых обучают модели. В целом, компании стараются не использовать защищённые авторским правом тексты, но на практике полностью исключить их проблематично, что часто приводит к разбирательствам в суде. В реальности существуют феномены — так называемые «утечки данных» (data leakage) и «запоминание на обучении» (memorization). При определённых запросах LLM могут «вытаскивать» длинные последовательности текста, вплоть до страниц или целых глав книг (например, «Алиса в Стране чудес» из Llama 3)

Много внимания уделено понятному объяснению: модель не «думает» как человек, она генерирует наиболее вероятные, а не всегда абсолютно верные ответы. Поэтому важно всегда перепроверять критически важную информацию, особенно в области медицины, права, финансов. Пользователь получает не истину в последней инстанции, а инструмент для ускорения работы и генерации быстрых черновиков и идей. Среди преимуществ, которые выделяли на вебинаре, отдельно отметили:

Бесплатный доступ к самой современной модели ЯндексGPT 5 Pro без ограничений и на русском языке. Для пользователей Алиса является самым доступным и удобным входом в мир больших языковых моделей в России.

Важные моменты использования
Для тех, кто только начинает, были выделены несколько практических советов:

1. Рекомендуется всегда создавать новый чат для новой темы для избежания путаницы в контексте.
2. Эффективный запрос (промт) — ключ к хорошему ответу:
   • Определять роль ИИ (например, «ты — главный бухгалтер»).
   • Давать подробный контекст и формат ответа.
   • Указывать требуемый стиль и количество деталей.
3. Ответы моделей всегда надо перепроверять, особенно если речь о медицинских, юридических, финансовых вопросах.
4. Модели склонны к галлюцинациям (недостоверным ответам), важно критически относиться к ответам.

Шпаргалка по эффективным запросам к искусственной интеллектуальной модели

Часто повторяется в этом блоке, что модель создана для работы с текстом, не с цифрами, калькулятора там нет. Тем не менее, стоит учитывать, что современные модели уже вышли за рамки исключительно работы с текстом. Последние поколения LLM интегрируют модули вычислений (например, с внешним калькулятором, или составляя промежуточные вычисления chain-of-thought), что повышает точность решения количественных задач.

Это можно увидеть сейчас в Perplexity или Deepseek. При расчете он всегда запускает код на питоне и считает. Для того, чтобы убедиться, в промт нужно добавлять самопроверку в видео от . Кирилл часто говорит про проверку результатов, но я бы не хотел весь день перепроверять каждый результат выдачи. Поэтому всегда в своих промтах прошу указывать цитаты и источники для них, особенно в редких тематиках.

Продвинутые возможности «Алисы»

1. Режим рассуждающей модели (режим «рассуждать»). Модель сначала генерирует внутренние рассуждения, чтобы дать более глубокий и структурированный ответ.
2. Инструменты расширения:

• Поиск в интернете — помогает получить актуальные данные и исключить устаревшую информацию.
• Загрузка изображений и документов — «Алиса» способна анализировать файлы и отвечать на вопросы по ним.
• Генерация изображений по описанию — легко создавать визуальные материалы.

Работа с файлами, поиском и генерацией изображений
Алиса поддерживает загрузку документов и изображений: можно анализировать содержимое пдф, офисных документов, фотографий товара, обложек книг, даже длинных транскриптов встреч. Всё это помогает быстро «разжевать» информацию и выдать сжатое резюме или полезную аналитику.

Инструмент «Поиск» позволяет получать исключительно актуальные ответы за счёт обращения к интернет-источникам в реальном времени — полезно для юридических, новостных, справочных кейсов.

Генерация изображений: Алиса умеет создавать иллюстрации по текстовому описанию, что удобно для презентаций, креативов и визуализаций любых идей.

Если говорить про общее впечатление и подачу материала. В целом понравился подход Кирилла: крутая преза и вообще весь визуал на экране почти как в телеке смотришь интервью. Не могу сказать, что для себя открыл что-то новое, но благодаря инфе про «архив интернета» еще раз перепроверил, как на самом деле работают модели.

Пока я смотрел видео, то меня не покидали ощущение внутреннее, что мне чет продают. С первых минут начала вебинара просят оценить свой уровень энергии. Шта? Я попал на выступление Тони Робинса?

Поэтому мне лично на подобных вебинарах не хватает глубины: часто всё заканчивается базовыми объяснениями и легкой «оберткой» в духе мотивационных тренингов. Конечно, для тех, кто уже активно использует ИИ в работе или интересуется устройством моделей на уровне архитектуры, такие мероприятия покажутся слишком поверхностными и даже немного рекламными.

Тем не менее, если смотреть шире, именно такие вебинары — отличный старт для тех, кто только погружается в тему искусственного интеллекта и не знает, с чего начать. Они дают общую картину, помогают разобраться с базовой терминологией и зачастую мотивируют попробовать сервисы, о которых раньше даже не слышал.

Хорошо, что такие «точки входа» вообще существуют. Пусть на старте аудитория просто «угадывает» ответы вместе с моделью, но именно в этом и заключается прелесть знакомства с новой областью: каждый когда-то начинал с азов. А дальше всё зависит от личной любознательности и готовности углубляться.

Бонус для тех, кто хочет подписку Алиса Про на два месяца

Еще по теме

• Конспект видео ai Nova Sapiens об эффективных промтах в 2025
• Конспект Нейрострима от Дани Трабуна