Типы нейросетей и их применение: принцип работы LLM

Нейросеть — это математическая модель, которая учится решать задачу на примерах. Типов много: перцептрон, свёрточные (CNN), рекуррентные (RNN), трансформеры, генеративные (GAN) и диффузионные. LLM — это большая языковая модель, отдельный класс нейросетей на архитектуре «трансформер», обученный на терабайтах текста, чтобы понимать и генерировать естественный язык.

Ниже разбираем, что такое нейросеть, какие бывают типы, для чего нужен каждый и почему LLM — это не «отдельная магия», а частный случай трансформерной нейросети.

Хотите разобраться в LLM и научиться применять их в работе? Бесплатный вебинар-обзор «Промпт-инжиниринг» покажет, как выжимать максимум из языковых моделей, и расскажет о новой востребованной профессии на рынке.

Что такое нейросеть простыми словами

Нейронная сеть — это алгоритм машинного обучения, устроенный по аналогии с работой мозга. Она состоит из слоёв «нейронов» — простых вычислительных узлов, связанных весами. Сеть не программируют жёсткими правилами: ей показывают тысячи примеров, а она сама подбирает веса так, чтобы давать правильный ответ. После обучения нейросеть обобщает закономерности и работает с новыми данными, которых раньше не видела.

Ключевое отличие от классического алгоритма: там результат заранее прописан в коде, а нейросеть формирует ответ динамически, исходя из входных данных и выученных закономерностей. Именно поэтому одна и та же архитектура умеет и распознавать лица, и переводить текст — меняются только данные и конфигурация.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК нейросети DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Основные типы нейросетей и их применение

Архитектур десятки, но на практике встречаются несколько базовых семейств. Каждое заточено под свой класс задач.

1. Перцептрон и полносвязные сети (MLP)

Применение: базовая классификация и регрессия, работа с табличными данными, скоринг, прогнозирование по числовым признакам.

Пример: многослойный перцептрон (MLP) — фундамент, с которого началось глубокое обучение. Используется в банковском скоринге и рекомендательных системах как часть более сложных моделей.

2. Свёрточные нейронные сети (CNN)

Применение: распознавание и классификация изображений, сегментация объектов, анализ медицинских снимков, обработка видео, компьютерное зрение в беспилотниках.

Пример: сети ResNet, VGG16 и YOLO. CNN находят на картинке локальные признаки (края, текстуры, формы) и собирают из них целостный образ — так система отличает кошку от собаки или опухоль на рентгене.

3. Рекуррентные нейронные сети (RNN и LSTM)

Применение: обработка последовательностей — временные ряды, звук, речь, машинный перевод, генерация текста.

Пример: LSTM (Long Short-Term Memory) умеет удерживать контекст на длинных отрезках и долго была стандартом в задачах языка и субтитрирования. Сегодня в NLP её вытеснили трансформеры, но в анализе временных рядов RNN по-прежнему в ходу.

4. Трансформеры (Transformers)

Применение: обработка естественного языка, перевод, суммаризация, чат-боты — а с недавних пор и изображения. Это архитектура, на которой построены все современные LLM.

Пример: BERT и GPT. Главная идея трансформера — механизм внимания (self-attention): модель смотрит на весь текст сразу и определяет, какие слова связаны между собой, вместо того чтобы читать строго слева направо. Архитектуру предложили в работе «Attention Is All You Need» (2017).

5. Генеративно-состязательные сети (GAN)

Применение: синтез реалистичных изображений, улучшение качества фото, генерация текстур для игр, создание синтетических данных для обучения.

Пример: StyleGAN создаёт фотореалистичные лица несуществующих людей. GAN состоит из двух сетей: генератор рисует подделку, дискриминатор пытается её распознать — в этой «дуэли» качество растёт.

6. Диффузионные модели (Diffusion)

Применение: генерация изображений и видео по текстовому описанию, дорисовка и редактирование картинок. Сегодня это главный конкурент GAN в графике.

Пример: Stable Diffusion, Midjourney, Kandinsky и DALL·E. Модель учится убирать шум с зашумлённой картинки шаг за шагом, а на генерации проходит этот путь в обратную сторону — из случайного шума собирает осмысленное изображение.

7. Автоэнкодеры (Autoencoders)

Применение: сжатие данных, извлечение признаков, шумоподавление, поиск аномалий и восстановление повреждённых данных.

Пример: вариационные автоэнкодеры (VAE) сжимают изображение в компактное представление и восстанавливают обратно — это используют для фильтрации снимков с медицинских сканеров и детекции мошеннических транзакций.

Типы нейросетей: сравнительная таблица

Чтобы держать карту в голове, соберём семейства в одну таблицу «тип → задача → пример модели».

Что такое LLM и почему это трансформер

LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это класс нейросетей, специализирующихся на обработке естественного языка (NLP). «Большая» — потому что модель обучают на гигантских объёмах текста (сотни гигабайт и терабайты) и она содержит от миллиардов до сотен миллиардов параметров.

LLM — это не отдельный вид магии, а частный случай трансформерной нейросети. Ранние языковые модели строили на рекуррентных сетях (RNN), но у них была проблема: они читали текст по одному слову и «забывали» начало длинной фразы. Трансформер с механизмом self-attention решил это — модель обрабатывает всё предложение сразу и оценивает связи между любыми словами. Именно эта архитектура сделала возможным скачок качества, поэтому все современные LLM — GPT, Claude, Gemini, Llama, GigaChat — построены на трансформере, а не на RNN.

Ключевая способность LLM — генерировать текст, который выглядит написанным человеком. Это делает её универсальным инструментом для автоматизации языковых задач: перевода, написания и редактуры текстов, суммаризации, ответов на вопросы, анализа тональности и написания кода.

Как работает LLM: принцип за 4 шага

Если убрать математику, работу большой языковой модели можно описать так:

• Токенизация. Текст запроса разбивается на токены — слова и части слов, которые модель понимает как единицы.
• Векторизация (эмбеддинги). Каждый токен превращается в числовой вектор, отражающий его смысл и связи с другими словами.
• Внимание (self-attention). Трансформер взвешивает, какие токены важны для понимания контекста, и учитывает всё предложение целиком.
• Предсказание. Модель предсказывает следующий наиболее вероятный токен, добавляет его к ответу и повторяет цикл, пока не сгенерирует полный текст.

Хрестоматийный пример — модель GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI. Она обучена на огромном корпусе текстов и генерирует связные ответы, имитируя логику и стиль естественного языка. По тому же принципу работают и другие LLM — от Claude до российского GigaChat.

Раз LLM опирается на язык, полезно и самому уметь формулировать запросы: разобраться в этом поможет разбор того, как тренировать устную русскую речь с помощью нейросетей — практические упражнения и сервисы.

Часто задаваемые вопросы

LLM — это нейросеть или нет?

Да. LLM — это класс нейросетей на архитектуре «трансформер», обученный на больших объёмах текста для работы с естественным языком.

Чем LLM отличается от обычной нейросети?

Обычную нейросеть обучают под одну узкую задачу, а LLM универсальна: одна модель переводит, пишет, отвечает на вопросы и генерирует код. Она формирует ответ динамически, исходя из контекста запроса, а не по заранее прописанному сценарию.

На какой архитектуре работают ChatGPT и похожие сервисы?

На архитектуре «трансформер» с механизмом внимания (self-attention). Именно она пришла на смену рекуррентным сетям и обеспечила скачок качества генерации текста.

Какая нейросеть подходит для картинок, а какая для текста?

Для изображений используют CNN (распознавание), GAN и диффузионные модели (генерация). Для текста — трансформеры и LLM. Для звука и временных рядов — RNN и LSTM.

Заменит ли LLM другие типы нейросетей?

Нет. У каждого типа своя сильная сторона: CNN эффективнее в компьютерном зрении, диффузионные модели — в графике, RNN — во временных рядах. LLM доминирует именно в языке, и часто типы комбинируют в одной системе.