LLM

LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — языковая модель на нейросети с очень большим числом параметров (обычно от миллиардов и выше). Ее предобучают на огромных массивах текстов и кода предсказывать следующий фрагмент, после чего донастраивают под инструкции и полезные ответы. Такая модель умеет отвечать на вопросы, писать и сокращать тексты, переводить, писать код и рассуждать по шагам. На LLM работают ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, YandexGPT и генеративные ответы в поисковых системах. В продуктах к языковой модели часто добавляют поиск, память, инструменты и работу с картинками — это уже оболочка поверх LLM, а не сама модель.

Главное о LLM:

Модель не хранит факты как база данных: она предсказывает наиболее вероятное продолжение последовательности токенов.
Знания «внутри» модели ограничены датой обучения; свежие данные появляются только если к модели подключены поиск, база документов или другие инструменты.
LLM может уверенно ошибаться, поэтому ответы нужно проверять.
Для бизнеса LLM — новый канал, где клиент получает рекомендацию без перехода на сайт.

Как работает большая языковая модель

Вход делят на токены — короткие фрагменты слов, знаков или кусков кода.
На этапе предобучения модель учится на огромном корпусе (у крупных моделей — порядка триллионов токенов) угадывать следующий токен.
Затем ее дообучают на примерах «вопрос — хороший ответ» и часто дополнительно согласовывают с оценками людей, чтобы она следовала инструкциям и отвечала полезно.
При ответе модель шаг за шагом выбирает следующий токен с учетом контекста: вашего вопроса, истории диалога, найденных документов.
Если подключен поиск или база знаний, система сначала находит фрагменты и передает их модели. Такой подход называют RAG.

Основные понятия

Понятие	Что значит	Почему важно
Токен	Минимальная единица текста или кода для модели	Лимиты и цена работы с моделью считаются в токенах
Параметры	Внутренние веса нейросети; у крупных моделей их миллиарды	Размер важен, но сила зависит еще от данных, архитектуры и дообучения
Контекстное окно	Сколько токенов модель учитывает за один раз	Определяет, влезет ли в запрос длинный документ
Температура	Степень случайности при выборе следующего токена	Низкая — более стабильные ответы, высокая — более разнообразные
Галлюцинация	Правдоподобный, но выдуманный факт	Главный риск при работе с цифрами, ценами и ссылками
Дата среза знаний	Момент, до которого собраны обучающие данные	Без поиска и внешних данных модель не знает о событиях после этой даты

Что LLM умеет и чего не умеет

Умеет хорошо	Делает плохо или ненадежно
Пересказывать и структурировать текст	Точно считать без калькулятора или кода
Писать черновики, письма, описания	Гарантировать верность фактов, дат и цен
Объяснять сложное простыми словами	Знать свежие события без поиска
Классифицировать и группировать данные	Ссылаться на источники, если их не передали
Писать и разбирать код	Гарантировать, что код и расчеты без ошибок
Следовать инструкциям в промпте	Всегда давать один и тот же ответ на один вопрос

LLM, чат-бот и поисковик: в чем разница

Что это	Пример	Роль
Модель (LLM)	GPT, Claude, Gemini, YandexGPT	«Движок», который генерирует текст и код
Продукт на основе модели	ChatGPT, Алиса, Perplexity	Интерфейс, поиск, память, инструменты поверх модели
Поиск с генеративным ответом	AI Overview в Google, Нейро в Яндексе	Выдача, где сверху стоит ответ, собранный моделью из сайтов

Известные языковые модели

Модель	Разработчик	Где встречается
GPT	OpenAI	ChatGPT, Microsoft Copilot
Claude	Anthropic	Claude
Gemini	Google	Gemini, AI Overview
DeepSeek	DeepSeek	DeepSeek
YandexGPT	Яндекс	Алиса, Яндекс Нейро
GigaChat	Сбер	ГигаЧат, сервисы Сбера

Зачем LLM бизнесу и SEO-специалисту

Люди все чаще задают вопрос нейросети, а не листают выдачу. Модель отвечает одним текстом и сама называет компании, товары и сайты. Если вашего бренда нет в таком ответе, клиент о вас не узнает, даже если сайт стоит высоко в обычном поиске.

Что из этого следует:

Для генеративных ответов в поиске SEO остается основой: система берет источники из поискового индекса.
Появилась отдельная задача — GEO.
Важно, чтобы факты о компании были одинаковыми и проверяемыми на сайте и внешних площадках: модель собирает картину из многих источников.
Видимость в ответах измеряют отдельно — через цитируемость и долю упоминаний.

Как выстроить такую видимость на практике — продвижение бренда в ответах нейросетей.

Частые ошибки

Ошибка	Чем опасна	Как правильно
Публиковать текст модели без проверки	Выдуманные факты, цены, ссылки	Сверять цифры и утверждения с источником
Считать ответ модели истиной о рынке	Решения на основе галлюцинаций	Проверять в нескольких моделях и с поиском
Писать «под нейросеть» вместо людей	Пустой текст без пользы, падение позиций	Полезный текст с фактами, который удобно цитировать
Путать модель и продукт	Неверные выводы при сравнении сервисов	Сравнивать продукты по задачам, а модели — по тестам

Частые вопросы

Чем LLM отличается от нейросети?

LLM — языковая модель на нейросети. Она работает с последовательностями токенов: обычным текстом, кодом, разметкой. Поэтому умеет и отвечать на вопросы, и писать программы. Генераторы картинок или распознавание лиц — тоже нейросети, но это другие типы моделей, не языковые.

Откуда LLM знает о моей компании?

Из двух источников: из текстов, на которых модель обучали, и из страниц, которые система нашла в поиске в момент ответа. Первый источник обновляется редко, второй — каждый раз, поэтому присутствие в поиске и на авторитетных площадках напрямую влияет на ответы.

Можно ли повлиять на то, что LLM говорит о бренде?

Напрямую «настроить» чужую модель нельзя. Можно влиять на источники: понятные страницы на сайте, отзывы, упоминания в СМИ и на отраслевых площадках, единые данные о компании. Этим занимается GEO — на стороне агентства обычно продвижение в ответах нейросетей.