Обучение нейросетям с нуля: с чего начать человеку без технического образования

Учиться работать с нейросетью — не значит учиться её строить

Обучение нейросетям, или обучение ИИ, обычно представляют как программу из математики и кода, то есть как путь инженера. Пользователю нужно другое: поставить задачу готовому ассистенту и оценить, что вернулось. Соотношение видно в рамке ИИ-компетенций для учащихся, которую ЮНЕСКО опубликовала в 2024 году: 12 компетенций в четырёх измерениях — человекоцентричное мышление, этика ИИ, методы и применение ИИ, проектирование ИИ-систем. К конструированию относится только последнее.

Уровней в ней три: понимать, применять, создавать. Рамка AILit, совместная инициатива Европейской комиссии и ОЭСР, выстраивает четыре области похоже: взаимодействовать с ИИ, создавать с его помощью, управлять им, формировать его. Оба документа написаны для школ, но взрослому новичку порядок тоже подходит: сначала пользоваться инструментом с умом, а строить системы потом, если понадобится. Стартовый набор невелик: один ассистент, свои задачи и привычка проверять.

Как работает языковая модель: три честных предложения

Хватит трёх предложений. Языковая модель оценивает, какой фрагмент текста вероятнее всего идёт следующим; руководство Google по машинному обучению называет такие фрагменты токенами: слово, часть слова или один знак. Большая модель делает то же в огромном масштабе, и руководство описывает её как механизм автодополнения, способный предсказать тысячи токенов. Результат читается как знание, но остаётся предсказанием: такие модели, сказано там же, «галлюцинируют», то есть их предсказания часто содержат ошибки.

Первое следствие: модель может ошибаться совершенно уверенно. Справочный центр Anthropic пишет, что его ассистент способен выдать цитаты, которые выглядят авторитетно и звучат убедительно, но не опираются на факты, а его обучающие данные могут быть неактуальными. Совет простой: не считать ассистента единственным источником истины и придирчиво проверять любой совет с высокой ценой ошибки. Гладкий тон — свойство текста, а не доказательство его правоты.

Второе следствие: одинаковый запрос не всегда даёт одинаковый ответ. В руководстве OpenAI по промптам сказано, что сгенерированный текст не предопределён заранее. Там же предупреждают: разным типам моделей нужны разные формулировки, и даже версии одного семейства могут отвечать по-разному. Поэтому списки «волшебных фраз» устаревают с каждым обновлением, а ясная задача и проверенный результат переносятся на любого ассистента.

Первая неделя: один ассистент, свои задачи и блокнот

Выберите одного ассистента и неделю работайте только с ним. Сравнение пяти сервисов в первый же вечер знакомит с их меню, но не даёт навыка. Несите ему то, что всё равно пришлось бы делать: ответ на трудное письмо, длинный договор для пересказа, сумбурный список, из которого нужен план. У настоящей задачи есть настоящая мерка: вы заранее знаете, как выглядит хороший результат.

Заведите блокнот и на каждую попытку пишите пять коротких строк: задача, что спросили, что получили, что пришлось править и взяли бы вы результат в работу. За неделю наберётся десяток записей или больше, и по ним видно, где ассистент экономит час, а где его отнимает. Ещё одна привычка: раз в день спрашивайте то, на что уже знаете ответ. Ошибка инструмента на вашей территории настраивает доверие лучше любых советов.

Навык спрашивать: роль, контекст, ограничения и форма ответа

Разработчики моделей описывают хороший запрос почти одинаково. Руководство Anthropic советует думать о модели как о блестящем, но новом сотруднике, который не знает ваших правил и порядков. Его «золотое правило» доступно каждому: покажите запрос коллеге, который мало знает о задаче. Если он запутается, запутается и модель.

На практике в запросе четыре части. Руководство OpenAI раскладывает инструкцию по разделам: образ ассистента, инструкции, примеры и контекст. Руководство Google для Gemini добавляет ограничения и формат ответа: таблица, маркированный список, ключевые слова, предложение или абзац. По-житейски: кто отвечает, какова ситуация, чего нельзя и как должен выглядеть ответ. Anthropic замечает, что даже одна фраза о роли меняет результат, как и объяснение, зачем нужно требование.

Навык дополняют ещё две привычки. Первая — примеры: Google рекомендует всегда включать в запрос несколько, Anthropic советует от трёх до пяти, уместных и разных. Вторая — терпение к первому варианту: по словам Google, хороший запрос иногда получается лишь за несколько попыток, и стоит переформулировать его или поменять порядок частей. Не открывайте новый чат с таким же расплывчатым вопросом: останьтесь в разговоре и скажите, что не так.

Навык проверять: источники, даты и цифры

Хорошо спросить — половина дела; вторая начинается, когда пришёл ответ. Документация Anthropic о снижении галлюцинаций открывается признанием: даже самые совершенные языковые модели иногда выдают текст, который фактически неверен или противоречит данному контексту. Приёмы из неё снижают риск, но, как там же сказано, не убирают его. Последняя строка годится как правило: важную информацию всегда проверяйте, особенно перед серьёзными решениями.

Три вещи стоит проверять всякий раз. Источники: откройте каждый, потому что цитата может оказаться выдуманной, а на исходном сайте, напоминает справка Anthropic, бывает контекст, которого нет в пересказе. Даты: данные обучения где-то заканчиваются, и руководство Google по промптам советует подключать поиск, когда модели нужны редкие или свежие факты. Цифры пересчитайте сами: его же руководство по машинному обучению отмечает, что модель может создавать видимость сложных математических рассуждений, хотя лишь продолжает текст задачи.

Часть проверки можно поручить самой модели. Anthropic предлагает прямо разрешить ей отвечать «не знаю», просить дословные цитаты из длинного документа до любых выводов и требовать снять каждое утверждение, которое она не может подтвердить цитатой. Помогает и повтор одного запроса: расхождения между версиями могут указывать на выдумку. Ничто из этого не заменяет ваших глаз там, где речь о деньгах, здоровье или законе.

Следующий шаг: документы, таблицы, изображения и простая автоматизация

После недели обычного разговора начните давать ассистенту материал. Для длинных документов у Anthropic есть конкретное правило: документ в начале запроса, вопрос в конце; в тестах компании это давало до 30 процентов прироста качества ответа. С таблицей сначала попросите описать столбцы, потом считать, а один итог сверьте со своим подсчётом. Для изображений документация Google советует подробно описывать сцену: чем конкретнее описание, тем больше контроля над результатом.

Автоматизация начинается раньше, чем кажется. Когда набираете один запрос в третий раз, сохраните его как шаблон: четыре части заполнены, для меняющегося оставлены пропуски. Следующая ступень — цепочка шагов; самым частым приёмом Anthropic называет самопроверку: черновик, разбор по критериям, доработка. Из этого вырастают агенты, но и небольшая библиотека шаблонов — уже автоматизация, и кода она не требует.

Безопасность: что нельзя вставлять в чат с нейросетью

У каждого сервиса есть страница о том, что происходит с вашими разговорами; прочитайте её до первой серьёзной задачи. Центр конфиденциальности приложений Gemini у Google просит не вводить конфиденциальную информацию, которую вы не хотели бы показать проверяющему. Часть чатов, объясняет он, читают люди, и проверенные чаты хранятся до трёх лет, даже если вы удалили историю. По умолчанию история автоматически удаляется через 18 месяцев; срок можно сменить на 3 или 36 месяцев.

Центр конфиденциальности Anthropic описывает для пользовательских тарифов другой порядок: чаты могут использоваться для улучшения моделей, если пользователь разрешил это в настройках, чаты в режиме инкогнито не используются, а оценка ответа сохраняет весь разговор на срок до пяти лет. Условия зависят от сервиса и тарифа и меняются, поэтому читайте действующий текст. Рабочее правило проще: никаких паролей, номеров документов, чужих персональных данных и файлов клиентов. Если вашу работу регулирует договор или закон о персональных данных, сначала спросите специалиста.

Что можно освоить самому и что добавляет структурированный курс

Всё перечисленное можно отрабатывать самостоятельно уже на этой неделе: один ассистент, пять своих задач, блокнот, запрос из четырёх частей и три проверки. Это стоит внимания и больше ничего. Труднее в одиночку получить порядок и обратную связь. Без них человек повторяет то, что уже получается, и пропускает неудобное: обычно проверку и безопасность.

Этот порядок и даёт структурированный курс. Курс «Искусственный интеллект» в VITON13 SCHOOL проходит онлайн, с практикой на собственной задаче ученика. В программе семь модулей: грамотная работа с ИИ, промптинг как инженерия, исследование и верификация, автоматизация процессов, ИИ-агенты, собственные системы, безопасность и ответственность. Актуальные условия — на странице курса. Если блокнот раз за разом показывает одни и те же тупики, программа сэкономит время; иначе сначала практика. Тогда обучение нейросетям сводится к вопросу получше: какую задачу передать первой.