LLM: что такое большие языковые модели и зачем они нужны бизнесу

Что такое LLM (Large Language Models) и зачем они нужны

Большие языковые модели (LLM, Large Language Models) — это тип искусственного интеллекта, который умеет обрабатывать и создавать тексты, близкие по стилю к человеческим. В отличие от стандартной нейросети, где результат заранее прописан, LLM формирует ответы динамически, исходя из контекста запроса.

Как обучаются большие языковые модели

В основе LLM лежит обучение на текстовых массивах: книгах, статьях, диалогах, документации. Она анализирует закономерности языка и учится предсказывать, какое слово или фраза должны идти следующими. Таким образом модель не только подбирает отдельные предложения, а строит связные тексты, ведет диалоги и адаптируется к стилям общения.

Зачем бизнесу нужны LLM

Большие языковые модели помогают компаниям работать с информацией быстрее и точнее. Их используют там, где много текстов, документов или клиентских запросов.

Главное преимущество LLM — экономия времени. Если раньше подготовка еженедельного отчета по продажам занимала у торговой сети несколько дней, то с моделью данные из филиалов собираются автоматически, и черновик отчета формируется за пару часов. Освободившееся время сотрудники тратят не на ручное сведение таблиц, а на анализ цифр и планирование.

Вторая выгода — снижение ошибок. Модель проверяет документы, находит дубли, исправляет форматирование. К примеру, в ритейле система сразу видит, что один и тот же товар занесен в базу дважды под разными названиями. Исправление таких мелочей убирает путаницу в остатках и ценах.

Третья сторона — гибкость применения. Одна и та же модель помогает операторам колл-центра готовить быстрые ответы клиентам, юристам — проверять договоры, а маркетологам — писать тексты рассылок. Бизнес получает не узкоспециализированный сервис, а инструмент, который можно подстроить под разные задачи.

Польза для частных пользователей

Для пользователей вне бизнеса выгода тоже очевидна. LLM помогают учиться, переводить иностранные тексты, писать статьи или готовиться к экзаменам. Многие используют их как персональных ассистентов для планирования дел, написания писем или поиска информации.

Популярные примеры LLM

Компании выбирают большие языковые модели в зависимости от задач и языка работы. Наиболее популярные решения представлены ниже:

<div class="post_divider"></div>

⭐Наш опыт

Примером внедрения LLM в нашей практике стала разработка сервиса бизнес-отчетов с ChatGPT. Команда Purrweb продумала логику работы сервиса, создала интерфейс и интегрировала нейросеть: теперь сотрудники пишут запросы своими словами, нейросеть анализирует данные и формирует готовые тексты отчетов. Решение сделало подготовку управленческих документов проще и удобнее для клиента.

<div class="post_divider"></div>

Хотите использовать LLM и искусственный интеллект в вашем бизнесе?

Мы поможем внедрить большие языковые модели для автоматизации работы с текстами, аналитики текстовых данных и ускорения процессов. Оставьте заявку и получите бесплатную консультацию по интеграции LLM в течение 48 часов.

Оставить заявку

Оставить заявку

Как работают большие языковые модели

LLM кажутся простыми в устройстве, но их работа основана на сложных алгоритмах. Принцип функционирования моделей можно описать как игру в «подбери правильный ответ». Разберем подробней, как это происходит.

Обучение на больших объемах текстовых данных

LLM обучаются на больших массивах текстовой информации: книгах, статьях, веб-страницах, документах компаний и пользовательских сообщениях. Система анализирует последовательности слов и изучает, какие словосочетания встречаются чаще всего. Такой подход помогает модели выявлять закономерности языка и запоминать контекст, в котором употребляются слова и фразы. Чем больше текстовых данных и чем разнообразнее источники, тем точнее и естественнее становятся ответы модели.

Как работает предсказание следующего слова

LLM — это модели, которые получают текстовую подсказку и рассчитывают, какое слово с наибольшей вероятностью должно идти дальше, опираясь на статистику и контекст. Благодаря этому механизму они умеют продолжать тексты, создавать ответы на вопросы, писать письма или код. 

Все действия модели сводятся к многократному повторению этого процесса: слово подбирается, добавляется к последовательности и снова делается предсказание для следующего слова.

Почему LLM «понимают» контекст, но не думают как человек

LLM создают впечатление понимания контекста — и все потому что они учитывают последовательность слов и связи между предложениями. На самом деле у моделей нет сознания, эмоций или опыта — они не делают осознанных выводов. Ответы формируются на основе статистики и закономерностей, выявленных в обучающих данных. 

Благодаря этому LLM создает связный и логичный текст, но ее «понимание» ограничено языковой структурой, а не реальным мышлением.

Где сегодня применяются LLM

Основные направления применения LLM сфокусированы там, где много рутины в виде работы с текстом и данными. LLM уже используют в образовательных проектах, аналитике, маркетинге, продажах, разработке и креативе. Ниже — конкретные примеры применения.

1. Бизнес и аналитика

В компаниях LLM используют для обработки больших массивов данных, подготовки отчетов и автоматизации рутинной работы с документами. Модель способна агрегировать информацию из разных источников, выявлять закономерности и формулировать аналитические выводы. Это помогает руководителям принимать точные решения, а аналитикам — сокращать время на подготовку сводных отчетов.

<div class="post_divider"></div>

⭐Наш опыт

Мы автоматизировали обработку больших данных, создав систему для анализа кандидатов в госструктуре. Ранее аналитики вручную собирали и проверяли информацию из источников — процесс был медленным и трудно масштабируемым. 

Команда Purrweb объединила данные, оптимизировала графовую базу Neo4j и поисковую систему Solr, а также разработала интерфейс с визуализацией связей между людьми. Благодаря обработке Big Data рабочие процессы ускорились в 20 раз, а аналитики получили инструмент для анализа связей.

<div class="post_divider"></div>

2. Маркетинг и контент

Маркетологи применяют LLM для создания текстов для сайтов, блогов и социальных сетей. Модель помогает генерировать идеи для постов, формулировать тексты рассылок и адаптировать контент под разные аудитории. 

Использование LLM помогает команде сохранять единый стиль коммуникации и тестировать различные варианты сообщений без привлечения дополнительного штата копирайтеров.

3. Продажи и клиентский сервис

В отделах продаж и поддержки LLM ускоряют обработку запросов клиентов. Модель может автоматически составлять ответы на часто задаваемые вопросы, готовить коммерческие предложения и поддерживать диалог в чатах. Это увеличивает скорость реакции, снижает нагрузку на сотрудников и делает  взаимодействие с клиентами последовательным.

<div class="post_divider"></div>

⭐Наш опыт

Примером улучшения клиентского сервиса стала разработка чат-бота в приложении talentum.app — платформе для найма фриланс-поваров. Раньше все коммуникации проходили вручную через WhatsApp: менеджеры уточняли вкусовые предпочтения клиентов, подбирали повара и сопровождали заказ. Масштабировать такой процесс было невозможно.

С появлением чат-бота основные этапы взаимодействия перешли в автоматический режим.

<div class="post_divider"></div>

4. Разработка и поддержка IT-систем

Разработчики используют LLM для генерации кода, написания документации и автоматической проверки синтаксиса. Модель помогает ускорить создание программных решений, исправлять ошибки и тестировать функции. Также LLM может быть интегрирована в системы DevOps для поддержки процессов CI/CD и автоматизации задач программистов.

5. Образование и исследования

В сфере образования и науки LLM применяют для подготовки учебных материалов, обработки научных статей и создания кратких обзоров больших текстов. Модели помогают исследователям быстро находить информацию и структурировать знания, а студентам — лучше понимать сложные темы и готовить письменные работы.

6. Дизайн и креатив

Дизайнеры и креативные команды используют LLM в сочетании с мультимодальными инструментами для генерации идей, сценариев, описаний и концепций визуального контента. Модели помогают автоматически создавать тексты для презентаций, сценариев и концепт-артов, ускоряя работу дизайнеров и креативных команд.

Как интегрировать LLM в бизнес-процессы

Интеграция LLM начинается с понимания, какие процессы нужно ускорить или какие ошибки сократить. Сначала запускают функции с коротким циклом разработки, проверяют их на данных и метриках, затем масштабируют. Ниже рассмотрим факторы, которые важно учитывать при интеграции LLM в рабочие процессы.

1. Выбор модели: облачные сервисы, локальные решения, кастомные LLM, открытые модели

Компании выбирают модель в зависимости от задач и ресурсов. Облачные сервисы удобны для быстрого старта и масштабирования, но требуют постоянного подключения к интернету и оплаты за использование. 

Локальные решения помогают держать данные внутри компании и снижать зависимость от внешних провайдеров. 

Кастомные LLM легко адаптировать под специфические бизнес-процессы, а открытые модели (open-source) дают контролировать обучение и доработку с помощью инструментов машинного обучения.

2. Инфраструктура и стоимость владения

Внедрение LLM связано с необходимостью технической инфраструктуры: серверов, GPU, систем хранения данных и мониторинга работы модели. Для облачных сервисов часть этих расходов берет на себя провайдер, а при локальном развертывании компании несут полные расходы на оборудование и поддержку. Помимо разовой стоимости внедрения, важно учитывать расходы на обновления, интеграции и обучение сотрудников.

3. Безопасность данных и защита коммерческой информации

При работе с LLM важно контролировать доступ к корпоративным данным. Для облачных решений следует проверять политику провайдера по хранению и обработке информации. Локальные модели помогают держать данные внутри компании, снижая риски утечек. 

Также важно внедрять механизмы шифрования, аудит запросов и управление правами доступа, чтобы информация о клиентах и внутренних процессах оставалась защищенной.

4. Юридические и этические ограничения

Использование LLM необходимо согласовывать с законами о персональных данных, интеллектуальной собственности и отраслевыми нормативами. Компании также обязаны учитывать этические аспекты: модели не должны генерировать дискриминационный или вводящий в заблуждение контент. Контроль и модерация выходных данных помогают снизить юридические и репутационные риски.

5. Настройка под бизнес-задачи и обучение сотрудников

LLM-модель адаптируют под конкретные процессы: настраивают словари, шаблоны, инструкции и интеграцию с внутренними системами. Также важно обучить сотрудников правильно использовать LLM, оценивать результаты и корректировать работу модели.

Хотите внедрить LLM в компанию, но не знаете, с чего начать?

Команда Purrweb настраивает и интегрирует большие языковые модели, которые ускоряют работу с текстами, анализируют данные и сокращают количество ошибок в рабочих процессах.
Расскажите о своих задачах — и мы подготовим бесплатную оценку внедрения LLM в течение 48 часов.

Получить бесплатную оценку

Получить бесплатную оценку

Ограничения и риски использования LLM

LLM помогают работать с текстом и данными, но их возможности ограничены. Чтобы избежать ошибок и проблем с безопасностью, важно понимать эти ограничения при использовании моделей в бизнесе.

«Галлюцинации» и ошибки в фактах

Большие языковые модели иногда генерируют информацию, которая звучит убедительно, но не соответствует действительности. Такие ошибки называют «галлюцинациями». Они проявляются в искажении фактов, вымышленных цифрах или неверных ссылках на источники. 

Для бизнеса это риск, особенно если LLM используется для подготовки отчетов или коммуникаций с клиентами. Важно проверять информацию и использовать модели как вспомогательный инструмент, а не единственный источник данных.

Предвзятость и устаревание данных

LLM-модель обучается на больших объемах текстов, которые могут содержать предвзятые и устаревшие данные. В результате модель будет генерировать текст с культурными или социальными искажениями. 

Это важно для компаний, работающих с чувствительными темами или в высоко регулируемых отраслях. Регулярное обновление моделей и контроль выходного контента помогают уменьшить такие риски.

Угрозы конфиденциальности и безопасности

Использование LLM связано с риском утечки корпоративной или персональной информации. Облачные решения передают данные внешнему провайдеру, а локальные модели требуют надежной защиты инфраструктуры. Без контроля и шифрования возможно несанкционированное использование или хранение данных. 

Компании внедряют меры безопасности, включая аудит запросов, ограничение прав доступа и шифрование. Это необходимо для сохранения конфиденциальной информации и соблюдения требований законодательства о защите данных.

Тренды развития LLM

Современные LLM становятся узкоспециализированными и кастомными — все для того, чтобы еще точнее решать задачи бизнеса. Ниже разберем тенденции развития LLM на ближайшую перспективу. 

Узкоспециализированные модели под конкретные отрасли

Современные LLM создаются с учетом специфики конкретной отрасли. Вместо универсальной модели компании могут использовать нейросети, обученные только на юридических текстах, медицинских исследованиях или финансовых документах. 

Это повышает точность и релевантность ответов, сокращает ошибки и время на проверку информации. Такие модели быстрее справляются с узкоспециализированными задачами и упрощают интеграцию в бизнес-процессы.

Мультимодальные решения: текст, изображение, видео, аудио

Мультимодальные модели способны работать не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио. Они создают комплексный контент, проводят анализ видеоматериалов, автоматически распознают объекты и генерируют описания. 

Для компаний это открывает новые возможности: автоматическая обработка маркетинговых материалов, создание презентаций, сценариев и интерактивного контента без привлечения множества отдельных инструментов.

Локальные «легкие» LLM для компаний

Компании все чаще выбирают локальные «легкие» модели, которые можно развертывать внутри собственной инфраструктуры. Такие решения дают контроль над данными и соответствуют требованиям безопасности, при этом требуют меньше ресурсов для работы по сравнению с крупными универсальными LLM. 

Локальные модели помогают адаптировать алгоритмы под конкретные задачи бизнеса, интегрировать их с внутренними системами и работать стабильно и без зависимости от облачных сервисов.

Заключение

Большие языковые модели обрабатывают текст и данные, создают контент и упрощают аналитику. Чтобы LLM приносили пользу, важно учитывать их ограничения: они могут ошибаться, использовать устаревшую информацию и нуждаются в контроле безопасности.

➡️ Purrweb помогает компаниям внедрять LLM под конкретные задачи. Эксперты настраивают модели для автоматической подготовки отчетов, обработки данных и интеграции с внутренними процессами. <a class="blog-modal_opener">Оставьте заявку</a> и получите бесплатную оценку вашего проекта по внедрению LLM в течение 48 часов.