gpt.
За кулисами нейросетей: полный цикл тренировки языкового ИИ
Ты уже пользуешься языковыми моделями — спрашиваешь, генерируешь, отлаживаешь код. Но откуда берётся сама способность отвечать? Не «где хранятся данные», а именно — как из случайно инициализированной матрицы чисел вырастает нечто, способное объяснить теорему Гёделя, написать резюме или найти баг в чужом коде?Ответ не в магии и не в «огромной базе данных». Под капотом — три последовательных этапа обучения. Каждый решает строго свою задачу, и без предыдущего следующий просто невозможен. Разберём каждый по очереди.Этап первый: предобучение — строим фундамент
Как промт превратил языковую модель в проводника смыслов и источник инсайтов для бизнеса: AI-конструктор офферов
История эволюции бизнес-инструмента: от разработки сайтов и создания офферов до AI-агента-проводника, который помогает предпринимателю прояснить свой бизнес через диалог.AI - проводникВступлениеСтатья состоит из двух частей.
Как нейросети помогли создавать обложки для книг, когда бюджет стремился к нулю
По профессии я редактор. В свободное время пишу художественную прозу. У меня есть несколько романов, повести и рассказы под своим именем и под псевдонимом. Как и многие современные авторы, публикуюсь в основном на площадках самиздата. С текстами проблем нет: пишу, редактирую и вычитываю произведения сама. Спасибо большому редакторскому опыту. А вот с обложками все сложно. Это первое, что видит читатель. Можно написать отличный роман, но если оформление не цепляет, никто его не откроет.
Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось
Всё началось с наивной мысли: зачем платить за API или тащить 7B-модель, если мне нужна маленькая модель для простых разговоров на одном языке? Логика казалась железной — большие модели умеют всё и на всех языках сразу, но это же избыточно. 0.7B, заточенная под один язык и один стиль общения, должна справляться не хуже.Спойлер: это было наивно. Но путь оказался ценнее результата.В этой статье — как я прошёл путь от стандартного nanoGPT до кастомной архитектуры с RoPE/SwiGLU/GQA, собрал русскоязычный корпус с нуля, и придумал распределённое обучение на бесплатных Colab-воркерах через Google Drive.Почему не взять готовую модель?
GPT-шорткаты: что работает, а что нет
В TikTok, Telegram и YouTube постоянно появляются «секретные команды» для GPT: IQ200 — «режим сверхразума», /UNFILTER — «без цензуры», X10THINK — «думает в 10 раз глубже».Спойлер: большинство — мифы. Но часть шорткатов действительно полезна — не потому что включает скрытые режимы, а потому что хорошо формулирует задачу.Я собрал популярные GPT-шорткаты, проверил на практике и разделил на три группы:✅ реально полезные⚠️ нестабильные❌ бесполезные (легенды)Это не reverse engineering OpenAI, а практический обзор для ежедневной работы с LLM.Содержание
Шесть техник промптинга, которые работают в 2026 году
Жемал Хамидун · Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT
Почему текст от LLM узнаётся за пять секунд: разбираю стилистические маркеры через архитектуру моделей
Технический взгляд на то, почему GPT, Claude и Gemini генерируют похожий «средний» текст, и как с этим работать в продакшенеКогда мы интегрируем LLM в продакшн — будь то генерация описаний товаров, ответов техподдержки или внутренней документации — рано или поздно сталкиваемся с одной и той же проблемой. Текст модели читаем. Грамотен. И при этом видно, что его написала модель. Заказчик жалуется, пользователи отписываются от рассылки, в комментариях пишут «опять ваш чат-бот». Хочется сделать так, чтобы было незаметно — но какие именно патчи накладывать на промпт или пайплайн, не очевидно.
