Генеративный ИИ

Генеративный ИИ  — это класс моделей искусственного интеллекта, способных создавать новый контент (текст, изображения, код, аудио, видео и данные) на основе обучения на больших наборах данных и вероятностного моделирования структуры информации. Данная технология произвела революцию в ИТ-индустрии благодаря появлению архитектуры Transformer. Сегодня бизнес использует эти инструменты для автоматизации разработки и анализа данных.

Архитектура и ключевые особенности Генеративного ИИ (Gen AI)

Современный Generative AI базируется на массивных нейронных сетях, обученных на петабайтах неразмеченной информации. Главным прорывом стал переход от последовательной обработки данных к параллельной. Это позволило моделям учитывать контекст всего документа сразу, а не по одному слову за раз.

Ключевые технические характеристики систем GenAI включают:

• Параметры модели. Это внутренние переменные, которые сеть настраивает в процессе обучения. Современные LLM содержат от 7 до 175 миллиардов и более параметров.
• Окно контекста. Объем данных, который модель способна удерживать в «кратковременной памяти» за один запрос.
• Токенизация. Процесс разбиения входного текста на мелкие фрагменты (токены) для числовой обработки.

Эти компоненты позволяют системе понимать сложные взаимосвязи в данных. Высокая плотность параметров обеспечивает модели способность к обобщению знаний.

Принцип работы и механизм внимания генеративного ИИ

Основой большинства текстовых генеративных ИИ моделей является механизм Self-Attention (самовнимание). Он позволяет алгоритму определять важность каждого слова в предложении относительно других слов. Например, в фразе «банк закрыл счет, так как он обанкротился» модель понимает, к чему относится местоимение «он».

Процесс генерации контента обычно строится по следующему циклу:

• Векторизация. Входные данные преобразуются в многомерные векторы (embeddings).
• Вычисление весов. Модель рассчитывает вероятности появления следующего элемента в последовательности.
• Сэмплирование. Выбор наиболее вероятного следующего токена с учетом заданной «температуры» (креативности).

Таким образом, нейросеть не «думает», а предсказывает наиболее логичное продолжение цепочки данных. Каждое предсказание основывается на статистических связях, накопленных при обучении.

Сценарии использования Gen AI в Big Data и разработке

В экосистеме больших данных Generative AI выступает как мощный инструмент обработки неструктурированной информации. Это сокращает время на подготовку данных (Data Preparation) и написание рутинного кода.

Основные направления применения технологии в ИТ-секторе:

• Генерация синтетических данных. Создание реалистичных датасетов для обучения других моделей без риска утечки персональных данных.
• Автоматическая документация. Анализ кода и автоматическое написание комментариев или технических спецификаций.
• Преобразование запросов. Перевод естественного языка в SQL-запросы или команды для BI-систем.

Эти сценарии позволяют командам Data Science фокусироваться на высокоуровневой архитектуре. Автоматизация низкоуровневых задач повышает общую производительность отдела в 2–3 раза.

Взаимодействие и программный код Gen AI

Для работы с  генеративным ИИ (GenAI) разработчики используют API облачных провайдеров или развертывают локальные open-source модели. Самым популярным стеком сегодня является связка Python с библиотеками LangChain или LlamaIndex. Эти инструменты позволяют создавать «цепочки» действий и подключать модель к внешним базам данных.

Для начала используем venv — это отдельная локальная копия среды Python с собственными библиотеками, используемая для изоляции зависимостей конкретного проекта чтобы не смешивать библиотеки и не ставить все пакеты глобально, что очень удобно при обучении и установим в venv нужный нам пакет openai

Пример базового взаимодействия с моделью через Python:

import openai

# Настройка клиента для генерации текста
client = openai.OpenAI(api_key="your_key")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Напиши SQL-запрос для расчета Retention Rate"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

Для промышленного использования часто применяется паттерн RAG (Retrieval-Augmented Generation). Модель сначала ищет информацию в локальной базе знаний, а затем генерирует ответ на ее основе. Это минимизирует ошибки и делает ответы актуальными без переобучения всей сети.

Проблема «Галлюцинаций» и этика использования генеративного ИИ

Одной из главных проблем GenAI ( генеративный ИИ) остается склонность моделей выдавать ложные факты за истинные. Это происходит из-за природы алгоритмов, которые стремятся завершить последовательность любым способом. Модель может уверенно цитировать несуществующие законы или научные статьи. В примере выше вы наверное поняли что мы не дали ни какой дополнительной информации модели для задания контекста ( что за таблица, с какими признаками и данными), но Open AI «нашла в себе силы справиться».

Ниже  вы видите частый бред(галлюцинации) при генерации ИИ картинок (наименее тяжелый из существующий как 6 пальцев на руке, 3 нога или биллиберда из команд)

Для борьбы с галлюцинациями инженеры применяют следующие методы:

• Grounding. Привязка ответов модели к проверенным источникам через контекст запроса.
• Настройка Temperature. Установка параметра температуры близко к нулю для получения более точных и менее вариативных ответов.
• Проверка фактов. Использование второй, «контролирующей» нейросети для валидации вывода первой.

Помимо технических сложностей, остро стоят вопросы авторского права на обучающие выборки. Использование GenAI требует строгого контроля за тем, какая корпоративная информация попадает в облачные запросы.

Экономика внедрения GenAI

Внедрение генеративных ИИ моделей требует баланса между стоимостью и качеством. Существует три основных пути интеграции технологии в бизнес-процессы. Каждый из них имеет свою стоимость владения и требования к инфраструктуре.

Сравнение стратегий внедрения:

Большинство компаний начинают с промпт-инжиниринга для проверки гипотез. По мере роста требований к приватности и точности происходит переход к архитектуре RAG. Полное дообучение (Fine-tuning) используется редко, только для узкоспециализированных задач в медицине или юриспруденции.

Заключение

Генеративный ИИ перестал быть просто игрушкой для создания картинок и превратился в полноценный слой корпоративного ПО. Технология меняет подход к программированию, аналитике и управлению знаниями. Главным вектором развития на ближайшие годы станет создание AI-агентов — систем, которые могут не только писать текст, но и самостоятельно выполнять действия в различных приложениях.

На сайте вы найдете еще много примеров использования генеративного ИИ для кодогенерации ( claude code) и помощи в написании документации к проектам (cursor).

Референсные ссылки

1. [State of AI Report 2025] (https://www.stateof.ai/)
2. [Attention Is All You Need — Original Research] (https://arxiv.org/abs/1706.03762)
3. [NVIDIA: What is Generative AI?] (https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-ai/)
4. [LangChain Documentation] (https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction)