Введение в ИИ и языковые модели

Начинаем с того, что это вообще за инструмент и как он называется правильно. Дальше — один принцип его работы, из которого следует всё остальное: и сильные стороны, и враньё.

Модуль 1 60 минут 45 теория · 15 практика

Сначала главное: искусственного интеллекта не существует

Машины, которая думает, понимает и осознаёт себя, никто не создал. «Искусственный интеллект» — это рекламное слово, а не описание технологии. То, с чем вы будете работать, устроено гораздо проще — и знать это полезно не из любопытства, а чтобы правильно ставить задачи.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ зонтичный термин, название целой области, а не программа сюда же: автопилот, распознавание лиц, шахматная программа 1997 года, подбор маршрута НЕЙРОСЕТИ способ построения программы: учится на примерах, а не по правилам сюда же: генераторы картинок, распознавание речи, предсказание поломок техники ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ умеют ровно одно: продолжать текст DeepSeek · Qwen · ChatGPT · Gemini — то, чем мы пользуемся на курсе
Языковая модель — это частный случай нейросети, а нейросеть — один из подходов внутри области, которую назвали искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект

Название научного направления и общее слово для любых программ, решающих задачи, которые раньше требовали человека.

Купить «ИИ» нельзя — это как купить «медицину». Покупают конкретный инструмент.

Нейросеть

Способ построить программу: вместо написанных человеком правил она подбирает закономерности на примерах. Устройство отдалённо подсказано мозгом, на этом сходство заканчивается.

Нейросети бывают очень разные и для разных задач.

Языковая модель

Нейросеть, обученная на огромном количестве текста. Умеет одно действие: дописывать текст, слово за словом.

Всё, чем мы пользуемся на курсе — это она. Дальше называем её просто «модель» или «нейросеть».

Почему тогда все вокруг говорят «ИИ»

Потому что короче и лучше продаётся. Ничего страшного в этом слове нет, и запрещать его себе не нужно. Важно только помнить, что за ним стоит не разум, а очень хорошо настроенный предсказатель текста.

Почему это не придирка к словам

От того, чем вы считаете модель, напрямую зависит, как вы с ней разговариваете и каких ошибок избегаете.

Привычная фразаЧто происходит на самом делеЧто из этого следует
«Она поняла задачу» Она подобрала продолжение, похожее на ответ. Понимания нет Контекст нужно давать явно. Догадаться о вашей ситуации она не может
«Она не знает ответа» У неё нет представления о том, что она знает, а чего нет Сигнала «я не уверена» не будет. Поэтому проверяем всегда
«Она считает, что…» У неё нет мнений, целей и намерений Спорить и убеждать бессмысленно. Нужно переформулировать запрос
«Она учится на нашей работе» От ваших запросов сама модель не меняется Новый чат — чистый лист. Контекст даём заново каждый раз
«Она подумает и решит» Времени на размышление нет, ответ рождается сразу Сложную задачу разбиваем на шаги сами
«Она обиделась / ленится» Ни чувств, ни мотивации не существует Плохой ответ — это плохо поставленная задача, а не настроение
Рабочая аналогия

Не «электронный мозг». Ближе так: очень начитанный стажёр с идеальной памятью на прочитанное, без единого дня практического опыта, без права подписи и без понимания, что он чего-то не знает.

Работать с таким можно и нужно — он быстро и не устаёт. Доверять ему решения — нет.

Карта рынка: кто впереди на сентябрь 2026

Моделей десятки, но реально важных — три платных семейства и несколько бесплатных китайских. Разберём, кто есть кто, и почему на курсе мы работаем не с лидерами.

Позиция преподавателя

Для серьёзной работы с большими документами и данными сегодня явный лидер — Claude. Единственный реальный конкурент — новейший ChatGPT на модели GPT-6 Astra. Остальные либо отстают, либо сильны в своей нише. Это позиция практика, а не рекламный тезис: ниже — факты, на которых она стоит.

СемействоФлагманОбъём контекстаБесплатноПлатно
Claude
Anthropic
Fable 5.1
1 сентября 2026
1 млн токенов
около 1500 страниц
Sonnet и Haiku, файлы можно Pro $20, Max $100–200
ChatGPT
OpenAI
GPT-6 Astra
4 сентября 2026
1 млн токенов
дороже после 272 тыс.
GPT-5.6, файлы ограничены Plus $20, Pro $200
Gemini
Google
Gemini 3.1 Pro 1 млн токенов Flash-версия, файлы можно AI Pro $20, Ultra $100–200
DeepSeek, Qwen, Kimi
Китай
V4.1, Qwen3.8-Max, K3
лето 2026
1 млн токенов Всё бесплатно, файлы можно Платные тарифы есть, но не нужны

На чём стоит позиция

Длинные документы

Практики единодушны: Claude выбирают те, кто работает с большими текстами — договоры, методички, исследования, длинная редактура. GPT-6 сильнее в математике и в задачах, где модель сама управляет компьютером.

Русский язык

В апреле 2026 на Хабре проверили 18 моделей на русском. Семь из них вставляют китайские символы прямо в кириллицу. Claude и GPT — 96–97 баллов из 100, лучшая китайская Qwen — 88. Разрыв заметен глазом.

Почему конкурент один

Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra вышли с разницей в три дня, у обоих контекст в миллион токенов и одинаковая цена для разработчиков. Больше никто в этой весовой категории не играет.

Где честно сказать «спорно»

В таблицах внутри Google Sheets лучше работает Gemini — он там встроен. И главное: все флагманы одинаково уверенно выдумывают, если не знают ответа. В сентябрьском тесте на финансовой модели ни одна из топовых моделей не сошлась с другими в итоговой цифре. Проверка нужна с любой.

Почему на курсе не лучшее из лучших

Если Claude лучше — почему мы два дня работаем с бесплатным чатом Qwen и ключом Groq? Четыре причины, и все практические.

Как вышло на самом деле

После первого дня группа взяла подписку Claude Pro, и второй день целиком идёт в Claude. Причины ниже остаются верными для тех, кто платить не готов.

Деньги

Курс построен на принципе «ни за что не платить». Топовый тариф стоит $100–200 в месяц, средний — $20 с риском упереться в лимит. Учиться на этом нельзя, а вот вырасти до этого — можно.

Доступность

Anthropic и OpenAI официально не обслуживают ряд стран, включая Россию и Беларусь: карты не проходят, аккаунт могут закрыть. Казахстан, Армения, Узбекистан — в списке разрешённых. Китайские модели открыты всем.

Excel

У Claude есть надстройка для Excel, но только на платных тарифах и только для Excel по подписке Microsoft 365. Коробочные Excel 2016 и 2019 она не поддерживает, макросы — тоже. Наш способ работает на любом Excel с 2010 года.

Навык переносится

Каркас запроса, проверка чисел, правило «считает Excel» — всё это одинаково работает с любой моделью. Научившись на бесплатной, вы пересядете на платную за один вечер. Наоборот — сложнее.

Куда расти

Если через полгода вы обнаружите, что ежедневно прогоняете через модель десятки документов или таблицы на тысячи строк — это момент купить подписку. Начинать стоит с Claude Pro за $20: там уже есть флагманская модель, миллион токенов контекста и надстройка для Excel. Max за $100–200 нужен, только если упёрлись в лимиты Pro. Бесплатный тариф Claude, где он доступен, тоже годится для первого знакомства.

Как работает языковая модель

Теперь по существу. Языковая модель — это очень большой автодополнитель. Всё, что она делает — предсказывает, какое слово вероятнее всего идёт следующим. Из этого одного принципа вытекает и вся её польза, и всё её враньё.

Модель получила начало фразы: Бетон М300 нужно залить до ? Она оценивает варианты и выбирает из верхних: конца 44% начала 22% наступления 15% морозов 8% остальные тысячи слов 11%
Выбрав слово, модель добавляет его к фразе и повторяет всё заново — слово за словом, пока ответ не закончится.
Отсюда следует всё

Модель всегда выдаёт самое правдоподобное продолжение, а не самое правдивое. Когда она знает ответ, правдоподобное и правдивое совпадают. Когда не знает — она всё равно продолжает, и делает это так же уверенно.

Токены: чем модель меряет текст

Модель работает не с буквами и не со словами, а с кусочками — токенами. Русский текст режется мельче английского, поэтому одна и та же мысль по-русски «весит» примерно вдвое больше.

Как это видит человек: Арматура А500С д.12мм Как это видит модель: Арм ату ра А5 00 С д. 12 мм = 9 токенов
Примерное правило: один токен — это половина русского слова. Страница текста — около 600 токенов.

Почему это важно знать

Бесплатные тарифы считают именно токены. Когда мы дойдём до обработки таблиц, лимит будет выражен в них.

Почему модель не считает буквы

Спросите, сколько букв «о» в слове «оборот» — она может ошибиться. Она не видит букв, она видит куски.

Почему длинный текст «забывается»

У модели есть предел на объём за один раз. Превысили — начало выпадает, и она об этом не сообщает.

Галлюцинации: почему она врёт уверенно

«Галлюцинация» — это когда модель выдаёт правдоподобный, но выдуманный ответ. Это не сбой и не поломка. Это прямое следствие того, как она устроена: у неё нет режима «я не знаю» по умолчанию, есть только режим «продолжаю фразу».

ЕСТЬ В ДАННЫХ ОБУЧЕНИЯ «Что такое ВПР в Excel?» Ответ верный. Об этом написаны тысячи страниц. НЕТ В ДАННЫХ ОБУЧЕНИЯ «Какая расценка ГЭСН на эту работу?» Ответ выдуман. Шифр выглядит настоящим. Тон ответа в обоих случаях одинаковый. Модель не подаёт сигнала, что перешла от знания к выдумке. В этом главная опасность.
Отличить одно от другого по форме ответа невозможно. Только проверкой.

Где галлюцинации особенно вероятны

Числа и расчёты

Модель «прикидывает» сумму так же, как подбирает слово. Складывать должен Excel, а не нейросеть. Это правило мы будем повторять весь второй день.

Нормативы, ГОСТы, расценки

Шифры расценок и номера пунктов СП выдумываются особенно охотно: они короткие и хорошо «достраиваются» по шаблону.

Свежие цены и события

Модель обучена на данных до определённой даты. Сегодняшнюю цену на арматуру она не знает, но назовёт.

Ссылки и цитаты

Попросите источник — получите правдоподобную ссылку, которая может никуда не вести. Проверяйте каждую.

Три мифа, которые мешают работать

Миф

«Она думает и понимает меня»

Отсюда растёт привычка писать расплывчато, как коллеге, и обижаться на результат.

Как на самом деле

Она подбирает продолжение. Чем точнее вы описали задачу и формат ответа, тем меньше ей остаётся додумывать. Этому весь следующий модуль.

Миф

«Она ищет в интернете»

Обычная модель не ищет. Она отвечает по тому, что запомнила при обучении.

Как на самом деле

Поиск — отдельная возможность, её включают кнопкой и не везде. Если поиск выключен, любая «свежая» цифра в ответе — выдумка.

Миф

«Она запоминает нашу компанию»

Отсюда ожидание, что достаточно один раз объяснить контекст.

Как на самом деле

Память ограничена текущим разговором. Новый чат — чистый лист. Контекст придётся давать каждый раз, поэтому его удобно держать шаблоном.

Практика: первый контакт

Практика Поймайте модель на вранье 15 минут

Откройте chat.qwen.ai — это основной чат курса, в нём работаем оба дня: он принимает файлы Excel, рисует картинки и хорошо держит русский. Регистрация по почте, ничего платить не нужно. Если Qwen по какой-то причине не открылся — запасной chat.deepseek.com, запросы те же.

Задайте три вопроса подряд и посмотрите на разницу в ответах.

Вопрос 1 — модель знает
Объясни простыми словами, чем функция ВПР в Excel отличается от ИНДЕКС с ПОИСКПОЗ. Ответь в пять строк.
Вопрос 2 — модель не знает, но ответит
Назови точный шифр расценки ГЭСН на устройство бетонной подготовки толщиной 100 мм под фундаментную плиту и стоимость единицы в текущих ценах.
Вопрос 3 — проверка на честность
Ты уверен в этом шифре? Откуда ты его взял? Если ты не можешь подтвердить его по источнику, так и скажи.

Что обсуждаем после

  • Отличался ли тон первого и второго ответа? Почти наверняка нет.
  • Что изменилось после третьего вопроса? Часто модель тут же признаётся.
  • Сколько бы вы потеряли, если бы вставили второй ответ в документ не глядя?
Приём, который стоит унести с собой

Добавляйте в конец запроса фразу: «Если ты не уверен или данных не хватает, так и напиши, не придумывай». Это не гарантия, но она заметно снижает число выдуманных ответов.

Типовые ошибки этого модуля

ОшибкаЧем оборачиваетсяКак избежать
Верить числам из ответа Сумма в отчёте не сходится, и обнаруживается это у заказчика Просить формулу, а не результат. Считает Excel
Принимать ссылки и шифры на веру Ссылка на несуществующий пункт норматива в официальном письме Проверять каждый номер по первоисточнику
Ждать свежих данных Цена на материал из прошлого года выдаётся за сегодняшнюю Цены и курсы брать из своих источников, а не у модели
Спрашивать «сделай хорошо» Ответ ни о чём, впечатление, что инструмент бесполезен Об этом весь следующий модуль
Продолжать в том же чате часами Модель путается, тянет старый контекст, качество падает Новая задача — новый чат
Загружать чувствительное Смета или персональные данные уходят на чужой сервер Обезличивать. Разбираем в блоке про риски
Как применить это дальше

Одно правило вместо длинной инструкции: «всё, что нейросеть выдала как факт или число, проверяется до того, как попадёт в документ». Этого достаточно, чтобы пользоваться свободно и не нажить проблем. Запрещать бессмысленно — в компании уже пользуются.