Словарь терминов ИИ

Фиксированный набор тестовых задач для измерения и сравнения моделей ИИ; результат показывает, как модель справилась с этим конкретным тестом в конкретных условиях, а не насколько она будет полезна для вашей работы.

Пример: Модель может хорошо решить набор задач математической олимпиады при определённых настройках и при этом слабо пересказать ваши заметки со встречи.

Часто путают с: Результат бенчмарка — не общий рейтинг полезности. Результаты зависят от теста, промптов и настроек, поэтому оценки из разных источников могут не совпадать; попробовать свою задачу на двух-трёх инструментах — более прямая проверка для ваших нужд.

Подробнее: Улучшайте ответ шаг за шагом, Выберите инструмент и оцените, как всё прошло

Источник: Artificial Analysis Intelligence Benchmarking Methodology (Artificial Analysis, дата обращения: 2026-10-10)

Тип модели ИИ, обученной на огромном объёме текста предсказывать, какое слово или часть слова вероятнее всего будет следующей. Это позволяет ей отвечать на вопросы, писать тексты и делать краткие пересказы.

Пример: Когда вы вводите «Объясни фотосинтез 10-летнему ребёнку», большая языковая модель за чат-приложением пишет ответ небольшими фрагментами, выбирая каждый из того, что вероятнее всего идёт дальше.

Часто путают с: Большая языковая модель — это двигатель, а не приложение. Чат-приложение, которое вы открываете, — это ИИ-продукт: он работает на одной или нескольких моделях и добавляет вокруг них функции, например загрузку файлов, поиск или сохранённые чаты.

Подробнее: Что ИИ может и чего не может сделать для вас, Продукты, модели и тарифы

Конкретная модель ИИ, обозначенная названием и обычно номером версии, которая генерирует ответы внутри продукта.

Пример: Чат-приложение может предлагать выбрать из короткого списка моделей с номерами; если задать каждой один и тот же вопрос, ответы могут различаться по длине, стилю и точности.

Часто путают с: Версия модели — это двигатель, продукт — приложение вокруг него, а тариф определяет, какие версии вам доступны. Более новый номер не гарантирует лучших результатов для вашей задачи, поэтому попробуйте свою задачу, прежде чем переключаться.

Подробнее: Продукты, модели и тарифы

Ситуация, когда модель ИИ выдаёт текст, который фактически неверен или не соответствует переданному ей материалу.

Пример: Вы просите назвать три книги на тему, и название и автор одной из них звучат правдоподобно, но в библиотечном каталоге такой книги нет.

Часто путают с: Галлюцинацию нельзя распознать по тону: неверный ответ может звучать так же уверенно, как правильный. Она также отличается от устаревшей информации из-за даты среза знаний, но и то, и другое нужно проверять по первоисточнику.

Подробнее: Как проверять то, что говорит ИИ, Поиск информации с ИИ и проверка ссылок

Источник: Reduce hallucinations (Anthropic, дата обращения: 2026-10-10)

ИИ, который создаёт новый контент — текст, изображения, звук или код — на основе закономерностей, усвоенных из огромного количества примеров.

Пример: Вы просите пять вариантов названия для школьного плаката о переработке отходов, и инструмент пишет для вас пять новых.

Часто путают с: Поисковая система указывает на уже существующие страницы, а генеративный ИИ пишет новый текст, который может звучать правильно и при этом быть ошибочным. Если инструмент не ищет в интернете, он ничего не проверяет по источникам.

Подробнее: Что ИИ может и чего не может сделать для вас

Метод, при котором система сначала находит подходящие фрагменты в выбранном наборе документов и передаёт их модели, чтобы её ответ опирался на это содержимое.

Пример: Бот поддержки компании ищет в справочнике для сотрудников раздел об отпусках, затем пишет ответ по этому разделу и может показать, какой раздел использовал.

Часто путают с: Генерация, дополненная поиском, не переобучает модель: она каждый раз добавляет найденный текст к запросу, и этим отличается от дообучения. Ответ всё равно может быть неверным, если найден не тот фрагмент или он неправильно понят, поэтому откройте фрагмент, на который опирался ответ.

Источник: Retrieval-augmented generation (RAG) in Azure AI Search (Microsoft, дата обращения: 2026-10-10)

Дата, на которой заканчиваются обучающие данные модели, поэтому модель может не знать о событиях или изменениях после неё.

Пример: Если вы спросите о правиле, которое изменилось в прошлом месяце, модель без поиска в интернете может описать старое правило так, будто оно всё ещё действует.

Часто путают с: Дата среза знаний — это не дата выпуска или последнего обновления продукта; обычно она раньше. Когда инструмент ищет в интернете, его ответ зависит от найденных страниц, поэтому в любом случае проверяйте даты и источники.

Подробнее: Что ИИ может и чего не может сделать для вас, Поиск информации с ИИ и проверка ссылок

Источник: How up-to-date is Claude's training data? (Anthropic, дата обращения: 2026-10-10)

Дополнительное обучение существующей модели на небольшом наборе размеченных примеров, чтобы она вела себя определённым образом, например следовала фирменному стилю.

Пример: Служба поддержки дообучает модель на прошлых вопросах клиентов в паре с одобренными ответами, чтобы новые ответы были в том же тоне и формате.

Часто путают с: Дообучение меняет саму модель и требует подготовленных данных и технической настройки. Инструкции или примеры в промпте, а также подключение документов через генерацию, дополненную поиском, оставляют модель без изменений и для повседневных задач обычно проще.

Источник: About supervised fine-tuning for Gemini models (Google Cloud, дата обращения: 2026-10-10)

ИИ, выпущенный на условиях, которые позволяют любому использовать, изучать, изменять его и делиться им для любых целей, вместе с кодом обучения, обученными весами и достаточной информацией об обучающих данных, чтобы специалист мог построить похожую систему.

Пример: Исследовательская группа выпускает модель с весами, полным кодом обучения и подробным описанием происхождения обучающих данных на условиях, разрешающих любое использование, так что другие команды могут её изучить и обучить собственную версию.

Часто путают с: ИИ с открытым исходным кодом и открытые веса — разные понятия. Модель, веса которой можно скачать, но код обучения или информация о данных которой не опубликованы или лицензия которой ограничивает использование, — это модель с открытыми весами, но не ИИ с открытым исходным кодом по определению Open Source Initiative. Читайте лицензию, а не доверяйте ярлыку.

Источник: The Open Source AI Definition – 1.0 (Open Source Initiative, дата обращения: 2026-10-10)

ИИ-система, которая движется к цели за несколько шагов с определённой самостоятельностью: решает, что делать дальше, и по ходу использует инструменты, например поиск, файлы или другие приложения.

Пример: Вы просите агента найти поезда в другой город на пятницу и написать черновик сообщения команде с двумя вариантами; он ищет, сравнивает и пишет черновик, который вы проверяете.

Часто путают с: Чат-ассистент отвечает на одно сообщение за раз, пока вы направляете разговор, а агент выполняет серию действий при меньшем вашем участии. Поскольку он может действовать, проверьте, к чему у него есть доступ, и просматривайте его работу, прежде чем что-либо будет отправлено, куплено или удалено.

Приложение, сайт или функция, которыми вы на самом деле пользуетесь, например чат-ассистент или помощник для текстов; за кулисами они работают на одной или нескольких моделях ИИ.

Пример: Приложение для заметок добавляет кнопку «Кратко пересказать страницу»: кнопка и приложение — это продукт, а краткий пересказ пишет модель за ними.

Часто путают с: Продукт — это не модель и не тариф. Один продукт может предлагать несколько моделей или версий модели, и то, что вы можете в нём делать, зависит от продукта, вашего тарифа, а иногда и региона, а не только от модели внутри.

Подробнее: Продукты, модели и тарифы, Выберите инструмент и оцените, как всё прошло

Компьютерные системы, которые выполняют задачи, обычно связываемые с человеческим мышлением: понимают язык, распознают изображения или делают прогнозы.

Пример: ИИ использует и приложение для фото, которое группирует снимки по лицам, и чат-инструмент, который пишет черновик письма по вашим заметкам.

Часто путают с: ИИ — это целая область, а не один продукт. Генеративный ИИ — та её часть, которая создаёт новые тексты, изображения или звук; многие другие ИИ-системы только сортируют, ранжируют или прогнозируют, как, например, спам-фильтр.

Подробнее: Что ИИ может и чего не может сделать для вас

Способность модели ИИ вызывать внешние функции или сервисы, например поиск в интернете, калькулятор или календарь, и использовать результаты в ответе.

Пример: Когда вы спрашиваете о часах работы местного музея, инструмент с поиском в интернете может найти актуальную страницу, а модель без инструментов может ответить только на основе того, что усвоила при обучении.

Часто путают с: Использование инструментов — это одна способность; агент — система, которая может использовать много инструментов за много шагов. Модель без инструментов не может проверить интернет или ваш календарь, даже если её ответ звучит так, будто проверила.

Подробнее: Что ИИ может и чего не может сделать для вас

Источник: Tool use with Claude (Anthropic, дата обращения: 2026-10-10)

Весь текст, который модель может учитывать одновременно, когда пишет ответ, включая ваши сообщения, добавленные материалы и сам ответ.

Пример: В очень длинном чате инструмент может упустить детали, которые вы дали в начале, если эти ранние части больше не помещаются в его контекстное окно.

Часто путают с: Контекстное окно — это не долговременная память: оно охватывает то, что находится перед моделью прямо сейчас, а отдельная функция памяти, если она есть в продукте, хранит заметки между чатами. Его размер измеряется в токенах, а не в словах или страницах.

Подробнее: Дайте нужный контекст

Источник: Context windows (Anthropic, дата обращения: 2026-10-10)

Способный работать с более чем одним видом входных или выходных данных: текстом, изображениями, звуком или видео.

Пример: Вы фотографируете написанный от руки список покупок и просите инструмент превратить его в печатный список, сгруппированный по видам продуктов.

Часто путают с: Мультимодальность не означает, что любой вид входных данных работает в любом продукте или тарифе: инструмент может читать изображения, но не звук, или создавать изображения, но не видео. Проверьте, что принимает ваш инструмент, и проверяйте его описание изображения так же тщательно, как любой другой результат.

Параметры в ИИ-продукте, которые определяют, что происходит с вашими данными: например, можно ли использовать ваши чаты для улучшения моделей провайдера и сохраняется ли история чатов.

Пример: Прежде чем использовать чат-инструмент для работы, вы открываете его настройки, находите параметр об использовании ваших чатов для улучшения моделей и выбираете то, что подходит вашей ситуации и правилам вашей организации.

Часто путают с: Настройки конфиденциальности различаются в зависимости от продукта, тарифа и типа аккаунта и могут меняться, поэтому проверяйте текущие настройки сами, а не предполагайте значения по умолчанию. Отключение улучшения моделей не обязательно означает, что ничего не хранится, поэтому всё равно не вставляйте конфиденциальные личные или корпоративные данные и данные других людей.

Подробнее: Выберите инструмент и оцените, как всё прошло, Разбейте офисную задачу на части

Источник: Data controls in ChatGPT (OpenAI, дата обращения: 2026-10-10)

Процесс, в котором модель ИИ усваивает закономерности из огромного объёма примеров; от него зависит, как она будет отвечать потом.

Пример: Языковую модель обучают на огромных коллекциях текстов, поэтому она усваивает, как обычно строятся предложения и какие слова и факты встречаются вместе.

Часто путают с: Обучение происходит до того, как вы начинаете пользоваться моделью; в чате она работает на основе того, что уже усвоила, плюс того, что есть в разговоре. Ваши чаты становятся данными для обучения, только если провайдер использует их так, и это иногда можно контролировать в настройках конфиденциальности.

Подробнее: Что ИИ может и чего не может сделать для вас

Модель, обученные веса которой — числа, усвоенные при обучении, — опубликованы, чтобы люди могли скачивать, запускать и адаптировать её сами на условиях её лицензии.

Пример: Разработчик скачивает модель с открытыми весами и запускает её на своём компьютере, поэтому документы остаются на этом компьютере, но лицензию, которая прилагается к модели, всё равно нужно соблюдать.

Часто путают с: Открытые веса — не то же самое, что ИИ с открытым исходным кодом. Лицензия может ограничивать коммерческое использование или определённые цели, а обучающие данные и код обучения могут вообще не публиковаться; ИИ с открытым исходным кодом, по определению Open Source Initiative, требует свобод использовать, изучать, изменять и распространять, а также информации о данных, кода и весов.

Источник: Gemma 4 model overview (Google, дата обращения: 2026-10-10)

Инструкция, вопрос или материал, которые вы даёте ИИ-инструменту, чтобы сказать, чего вы хотите.

Пример: «Перепиши этот абзац для 12-летнего читателя, не больше 80 слов» — это промпт, и вставленное письмо с припиской «Перечисли три вещи, которые мне нужно сделать» — тоже.

Часто путают с: Для промпта не нужны особые ключевые слова или хитрости. Достаточно обычного языка: назовите задачу, дайте немного контекста и скажите, в каком виде вам нужен ответ.

Подробнее: Ваш первый вопрос, Начните с чёткой цели

Способ работы, при котором модель делает дополнительные шаги, чтобы разобрать задачу, прежде чем дать окончательный ответ; часто используется для математики, логики, планирования или кода.

Пример: Если попросить модель в режиме рассуждения составить недельное расписание учёбы с учётом двух экзаменов и подработки, она может думать дольше и проработать все ограничения, прежде чем показать итоговый план.

Часто путают с: Рассуждение — не то же самое, что правильность: шаги могут выглядеть разумно и всё равно содержать ошибку, поэтому проверяйте результат. Обычно это медленнее и может расходовать больше вашего лимита, так что для быстрого переписывания или краткого пересказа оно может быть не нужно.

Уровень доступа к ИИ-продукту, например бесплатный уровень или платная подписка; от него зависит, какие функции вам доступны.

Пример: Два одноклассника пользуются одним и тем же чат-приложением, но один — на бесплатном уровне, а другой платит ежемесячно, поэтому они могут видеть разные функции, лимиты использования или выбор моделей.

Часто путают с: Тариф — это не модель и не продукт, а уровень аккаунта, на который вы подписываетесь. У некоторых провайдеров подписка на приложение и использование API для разработчиков оплачиваются отдельно.

Подробнее: Продукты, модели и тарифы, Выберите инструмент и оцените, как всё прошло

Источник: I have a paid Claude subscription (Pro, Max, Team, or Enterprise plans). Why is Claude API usage billed separately from my paid Claude plan? (Anthropic, дата обращения: 2026-10-10)

Небольшая единица текста, которую модель читает и пишет: это может быть один символ, часть слова, целое слово или знак препинания.

Пример: Короткое распространённое слово часто составляет один токен, а длинное или необычное слово может разбиваться на несколько токенов.

Часто путают с: Токен — не то же самое, что слово, поэтому лимиты и цены в токенах не переводятся точно в слова или страницы. Разные модели делят текст по-разному, поэтому один и тот же текст может насчитывать разное число токенов.

Подробнее: Дайте нужный контекст

Источник: Understanding and counting tokens (OpenAI, дата обращения: 2026-10-10)

Список чисел, представляющий фрагмент текста, чтобы программа могла измерить, насколько связаны два фрагмента, по тому, насколько близки их числа.

Пример: Приложение для заметок может с помощью эмбеддингов найти заметку «стоимость ремонта машины», когда вы ищете «сколько стоило починить автомобиль», хотя слова разные.

Часто путают с: Эмбеддинг — это не краткий пересказ и не ответ, который вы читаете, а внутреннее представление, которое используется за кулисами для поиска, группировки и генерации, дополненной поиском.

Источник: Vector embeddings (OpenAI, дата обращения: 2026-10-10)

Подключение, которое позволяет программам отправлять запросы модели ИИ и получать ответы, чтобы разработчики могли встраивать ИИ в свои приложения и рабочие процессы.

Пример: Разработчик интернет-магазина подключается к модели через API, чтобы при добавлении нового товара сразу появлялся черновик его описания и никому не приходилось открывать чат-приложение.

Часто путают с: Пользоваться моделью через API — не то же самое, что пользоваться чат-приложением провайдера: функции различаются, и у некоторых провайдеров использование API оплачивается отдельно от подписки на приложение. Для повседневных задач API вам не нужен.

Подробнее: Продукты, модели и тарифы