demyxx

Ну типа, объясняю заголовок, как опытный гуглер с огромным стажем)
Готовьтесь, будет много и интересного! (14 пунктов)

1. Что такое ChatGPT (и зачем он вообще появился)

ChatGPT - это искусственный интеллект (ИИ) или, если точнее, языковая модель (Large Language Model, LLM), созданная компанией OpenAI.

Его задача: отвечать на вопросы, вести диалог, генерировать тексты и помогать тебе решать задачи - на основе огромного количества примеров, на которых он был обучен.

Расшифровка названия:

• Generative - генерирует (создаёт, буквально) текст, а не ищет готовые ответы.

• Pre-trained - заранее обучен на огромном объёме текстов (книги, сайты, коды, статьи, форумы).

• Transformer - архитектура нейросети, специально созданная для работы с языком (и ставшая стандартом для всего ИИ с 2017 года).

Зачем вообще всё это нужно?

ChatGPT - это не просто очередной бот или “техподдержка”. Это универсальный “цифровой собеседник”, который может объяснить сложное простыми словами, помочь с текстами, сгенерировать идеи, ускорить работу или просто дать совет - почти на любую тему.

2. Как работает ChatGPT (отменяем магию)

Базовый принцип работы:

1. Ты вводишь текст (запрос, “промпт”(промт)).

2. Модель разбивает его на токены - куски текста (это могут быть словА, части слОва, знаки).

3. Модель анализирует, какие слова или символы должны идти дальше - предсказывает их шаг за шагом, чтобы построить логичный ответ.

4. Ответ строится токен за токеном, как если бы ты писал фразу (слова, буквы) вручную, только - за доли секунды.

Технически это значит:

• Модель состоит из десятков или сотен миллиардов “нейронов” (параметров), разбитых на слои.

• В каждом слое модель пересчитывает “вероятности”: что чаще (в момент обучения) встречалось в похожем контексте.

• За секунду прокручивается огромная матрица, а ответ “рождается” постепенно - слово за словом.

Где всё это происходит?

• Не на твоём компе! (и чо, да?)

• Все вычисления идут в облаке, на мощных серверах OpenAI, обычно на GPU (видеокарты) или специализированных процессорах - TPU.

• Твой браузер или приложение - просто интерфейс для общения с этой махиной.

3. Как ChatGPT “понимает” вопросы и строит ответы

• ChatGPT не “понимает” твой вопрос как человек! (он машина, ало)
  
  Он просто “угадывает” наиболее вероятное продолжение текста, основываясь на гигантской статистике и контексте чата.

• Модель “видит” твой запрос и весь предыдущий диалог (в рамках лимита токенов, обычно 8k, 16k или даже 128k токенов для продвинутых моделей).

• Чем точнее и структурнее промпт, тем “умнее” будет ответ.

Токены — это “кусочки текста”, на которые ChatGPT разбивает любую фразу для обработки.

Проще всего:

• Один токен — это не всегда одно слово.

• Обычно это короткий кусочек слова, целое слово, или даже знак препинания.

• Например:
  Слово “компьютер” может быть одним токеном.
  Фраза “привет, как дела?” разбивается на такие токены: “привет”, “,”, “как”, “дела”, “?”.

Почему это важно:

• Модель ограничена по количеству токенов за раз (например, 8 тысяч токенов - это примерно 4-6 страниц текста).

• Чем длиннее запрос или диалог - тем быстрее “память” модели заканчивается, и она “забывает” то, что было давно.

Простое объяснение:

Токен - это как деталь конструктора Лего для текста: из них строится любой запрос или ответ, а модель считает, сколько “деталей” ещё может вместить в свою память.

Пример:

Попросишь “Сделай скрипт для автоматизации Windows” - получишь общий пример.

Попросишь “Напиши PowerShell-скрипт, который чистит TEMP и делает backup профиля, с логом в файл” - получишь детальный код. (ну почти)

4. Почему ChatGPT отвечает именно так, а не иначе

• Ответы - это всегда наиболее вероятное продолжение, а не “истина” или уникальное знание.

• Если твой запрос двусмысленный, слишком абстрактный или “без деталей” - получишь шаблон или общие фразы.

• Если запрос конкретный, с примерами - шанс на качественный ответ выше.

Пример:

“Напиши анекдот про программиста” - получишь то, что чаще всего встречалось в миллионах текстов про программистов.

5. Как обучали ChatGPT

• Основной этап: модель прогоняли через ТЕРРАБАЙТЫ текстов (книги, сайты, статьи, коды, форумы, переводы, новости, комментарии с Reddit и Википедии). - может, даже, это были петабайты, никто точно не скажет.

• Дальше - дообучение с помощью RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback/Обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений/отзывов):
  
  Люди сравнивали варианты ответов, выбирали лучший, и модель “училась угадывать”, что понравится человеку.

• Регулярные апдейты:
  
  Модель регулярно дообучается - с учётом новых данных, ошибок, фидбэков пользователей (если ты ставишь “палец вверх” или “вниз” в ChatGPT - это тоже влияет на развитие). - узнал только во время написания статьи и запросов)

Важно:

Модель не “запоминает” твои вопросы или файлы после сессии - только если ты явно разрешаешь сохранять историю.

6. Развитие версий (эволюция)

• GPT-1 (2018): тестовая, маломощная, почти не умела “общаться” на человеческом.

• GPT-2 (2019): первый публичный релиз, миллион параметров, базовые тексты.

• GPT-3 (2020): революция (мы пропустили почти) - 175 млрд параметров, умение писать креативные тексты, код, делать логические выводы.

• GPT-3.5 (2022): стабильнее, быстрее, меньше багов.

• GPT-4 (2023): ещё мощнее, меньше “галлюцинаций”, больше контекста, поддержка картинок, кода, голоса.

• GPT-4o (2024): ускорение, мультимодальность (работа с текстом, изображениями, голосом одновременно), “человечность” в ответах.
  потом уже 4.1 и т.д.

7. Для чего реально нужен ChatGPT

• Тексты: письма, резюме, сценарии, эссе, посты в соцсетях, статьи на дзене (хе-хе).

• Код: генерация, объяснение, поиск ошибок (но не замена профи!).

• Переводы, адаптация текстов, редактирование.

• Списки, инструкции, планы, резюме, аргументы.

• Обучение, объяснения, поиск информации.

• Креативные задачи: музыка, стихи, сценарии, оформление, мемы, просто картинки, обработка фото.

• Анализ данных (в платных версиях): обработка таблиц, резюме PDF, работа с файлами.

• Автоматизация рутины: шаблоны писем, подсказки для бизнеса, генерация “черновиков” всего, что можно.

8. Ограничения и “глюки” ChatGPT

• Лимит контекста: модель “забывает” то, что вышло за пределы последних 8k/16k/128k токенов (это ~4-100 страниц текста).

• Нет доступа к интернету “на лету” (если не интегрирована через API или плагины).

• Не видит твои файлы и папки, не запускает код на твоём ПК (только “симулирует”).

• Может “галлюцинировать” - уверенно врать или фантазировать, если нет примера или инфы, слова придумывать, фразы, выражения, цитаты.

• Не умеет “думать” как человек: нет эмоций, нет убеждений, нет постоянной памяти между сессиями (если не использовать Custom GPTs).

• Может повторять ошибки или шаблоны, особенно на узких или нестандартных задачах.

9. Почему бывают ошибки и недопонимание

• Сложные или абстрактные вопросы: модель “угадывает”, что ты хотел, и часто попадает мимо.

• Двойные смыслы, ирония, сарказм - иногда теряются, выдаёт “нейтральный” ответ.

• Длинные вложенные цепочки: модель может “запутаться”, потерять детали, повториться.

• Лимит токенов: длинные диалоги обрезаются, модель забывает начало, ну и теряет контекст, цитаты и всё вот это вот.

10. Как правильно писать промпты (“Prompt Engineering” для всех)

• Чётко и конкретно: “Сделай PowerShell-скрипт, который чистит TEMP и создаёт точку восстановления, результат логгирует в файл.”

• Добавляй структуру: если важен формат, пиши: “Дай ответ в виде списка из 5 пунктов”.

• Делай пошагово: сложные задачи - этапами, не всё сразу.

• Используй примеры: покажи, что хочешь на выходе, если нужна особая логика.

• Уточняй, если не понял: перепиши промпт проще, ну или добавь больше деталей, которые важны, задай наводящий вопрос.

11. Что делать при глюках и ошибках

• Перезапусти чат, перепиши запрос проще. (это уже его слова, на практике проще - не всегда лучше).

• Дели большие задачи на маленькие части. (это капец как важно, не корми ему целую кучу всего в надежде, что он всё прям увидит).

• Сохраняй промежуточные шаги, не полагайся на память модели. (куда-нибудь себе в отдельные .txt файлы в блокноте с кодировкой UTF-8)

• Если нужна интеграция с ПК или интернетом - используй API или специальные плагины. (тут я ещё не начал эксперименты)

12. Как учиться и понимать ChatGPT лучше

• Экспериментируйте: пробуйте разные формулировки, анализируйте результат.

• Читайте гайды: YouTube (Prompt Engineering, How ChatGPT works).

• Сохраняйте лучшие промпты: делайте себе “копилку” рабочих формулировок. (я не сразу к этому пришёл)

• Изучайте API и Custom GPTs, если нужен контроль и расширенные функции.

• Сравнивайте с другими ИИ (Claude, Gemini, Llama), чтобы понимать разницу. (но мне пока лень)

13. Как узнать больше

• Официальная документация: https://platform.openai.com/docs

• Курсы и видео: YouTube (“Prompt Engineering”, “How ChatGPT works”), блоги, хабр, телеграм-каналы.

• Реальные кейсы: ищи “опыт использования ChatGPT”, “best prompts”, “ИИ в работе”. (в гугле, ага, без шуток, кстати))

14. Главное: как реально извлечь пользу

• ChatGPT - не маг и не эксперт, но классный инструмент для жизни и работы.

• Польза - в скорости, автоматизации, сокращении рутины, креативе и “черновиках”.

• Слабость - в сложной логике, интеграциях, экспертных областях.

• Навык общения с ИИ - это новая грамотность. Кто освоит - тот будет впереди. (в своё время с Гуглом также было и смотрите кем я стал). Ну типа, это прокачанная версия гугла на стероидах, но и в тоже время, реально, во всех смыслах, более мощная, эволюция считай.

Финальный совет:

Учитесь формулировать мысли, ставить задачи, не бойтесь пробовать и ошибаться - с ИИ это окупается в разы быстрее, чем где бы то ни было.

P.S.

Если остались вопросы или хочется примеры по сценариям (“как генерить тексты”, “как искать баги”, “как делать дизайн через ИИ”) - пишите, разверну отдельный разбор. Если сам осилю (шутка).

отсюда:
https://dzen.ru/a/aHKuABBXejkbRl6x