Простими словами, LLM це велика мовна модель, яка вчиться продовжувати текст так, ніби пише людина, і на основі цього може відповідати на запитання, перефразовувати, узагальнювати та допомагати з текстовими задачами.
Щоб швидко зрозуміти, чи вам справді потрібне пояснення про LLM, перевірте три речі:
- Запит стосується тексту і формулювань, а не пошуку “посилання на джерело”
- Вам важливі приклади відповіді, а не список вебсторінок
- Ви готові перевіряти факти окремо, якщо відповідь звучить занадто впевнено
- Що означає LLM простими словами?
- Чим LLM відрізняється від пошуку в інтернеті?
- Де ви зустрічаєте LLM у сервісах і застосунках?
- Чому LLM інколи вигадує відповіді і помиляється з фактами?
- Як безпечно користуватися LLM і не віддавати зайві дані?
- Яких помилок варто уникати під час запитів до LLM?
- Що запамʼятати про LLM простими словами?
Що означає LLM простими словами?
LLM простими словами це мовна модель великого розміру, навчена на дуже великих масивах тексту, щоб обчислювати найімовірніше продовження фрази. У великому огляді досліджень на arXiv (2025) зазначається, що під LLM зазвичай мають на увазі трансформерні мовні моделі з дуже великою кількістю параметрів, натреновані на масивних текстових даних.
Практично це виглядає так: ви даєте запит, модель “прокручує” варіанти продовження і видає відповідь, яка статистично найкраще підходить до контексту.
Який найпростіший приклад LLM можна уявити в реальному житті?
Найпростіший приклад LLM у побуті це розумні підказки під час набору тексту, які не просто підставляють одне слово, а будують фразу у вашому стилі. Різниця в тому, що LLM робить це масштабніше: може переробити абзац, написати лист, пояснити тему або скласти план.
Перевірка: дайте моделі 2–3 речення контексту і попросіть продовжити стиль у наступних 2 реченнях. Якщо стиль зберігається, ви бачите типову поведінку LLM.
Чим LLM відрізняється від пошуку в інтернеті?
Відмінність LLM від пошуку в інтернеті полягає в тому, що пошук знаходить сторінки, а LLM генерує текстову відповідь на основі того, що “бачила” під час навчання і що ви дали в запиті.
Ознаки, що вам потрібен пошук, а не LLM:
- потрібні точні цитати, дати, нормативи, контакти
- потрібні першоджерела і посилання
- потрібна інформація, яка могла змінитися буквально вчора
Перевірка: якщо ви попросили “дай джерело” і модель дає сумнівні посилання або вигадані назви, зробіть крок назад і використайте звичайний пошук або офіційні довідники.
Чому LLM може відповідати впевнено, але неправильно?
Впевнені помилки LLM з’являються тому, що модель оптимізує правдоподібність тексту, а не істинність кожного факту. Коли даних або контексту бракує, вона може “дописувати” прогалини так, щоб звучало логічно.
Перевірка: попросіть відповідь у форматі “теза + підстава + що перевірити”, а потім перевірте хоча б одну підставу в офіційному джерелі.
Де ви зустрічаєте LLM у сервісах і застосунках?
LLM у сервісах і застосунках найчастіше використовується для генерації та редагування тексту, підтримки користувачів, аналізу повідомлень і допомоги з кодом. Європейська рада із захисту даних у настановах 2025 року описує LLM як моделі загального призначення, натреновані на великих наборах даних, які застосовують, зокрема, для генерації тексту, узагальнення і допомоги з програмуванням.
Для вибору інструмента під текстові задачі зручно мати орієнтир: кращі інструменти ШІ для тексту у 2026.
Для коротких роликів і монтажу практичний список та перевірки дає добірка безкоштовних інструментів ШІ для відео і соцмереж.
Перевірка: оберіть одну задачу, наприклад “переписати абзац простіше”, і протестуйте на одному й тому самому тексті в двох інструментах. Ви одразу побачите різницю у стилі та точності.
Чому LLM інколи вигадує відповіді і помиляється з фактами?
Помилки LLM з фактами трапляються через три причини: модель не має доступу до вашого “реального світу” без додаткових даних, частина знань могла застаріти, а ще модель може змішувати схожі твердження в одну правдоподібну історію.
Перевірка: попросіть модель виписати 5 ключових тверджень окремими пунктами і для кожного додати “як перевірити”. Якщо пункт перевірити важко, краще не спиратися на нього для рішень.
Як безпечно користуватися LLM і не віддавати зайві дані?
Безпечне використання LLM починається з контролю того, що саме ви вводите, і з розуміння, що модель може відтворювати небажані шаблони з навчальних даних. ОЕСР у доповіді 2023 року зазначає, що мовні моделі належать до генеративного ШІ, створюють новий контент у відповідь на запити на основі даних навчання, а ці дані можуть містити упередження і конфіденційну інформацію.
Практичні кроки:
- Приберіть імена, адреси, номери документів, обличчя, приватні деталі, навіть якщо вони “не важливі”
- Замість реальних даних використайте замінники, наприклад “Клієнт А”, “Компанія Б”
- Для чутливих тем формуйте запит як опис задачі, а не як історію з деталями
Які дані не варто вводити в LLM?
Дані, які не варто вводити в LLM, це паролі, коди підтвердження, точні адреси, номери документів, приватне листування, медичні дані та будь-які унікальні ідентифікатори. Якщо вам потрібна допомога з таким текстом, спершу знеособте його і залиште тільки структуру.
Перевірка: перед відправкою запиту спитайте себе, чи погодилися б ви побачити цей текст на екрані сторонньої людини. Якщо ні, приберіть деталі або не надсилайте.
Яких помилок варто уникати під час запитів до LLM?
Помилки під час запитів до LLM найчастіше зводяться до того, що запит нечіткий, критерії успіху не задані, а відповідь не перевіряється.
- Не змішуйте кілька задач в одному запиті, спершу сформулюйте одну мету
- Не просіть “зробіть добре”, задайте формат: обсяг, стиль, обмеження, приклад
- Не приймайте цифри і факти без перевірки, попросіть список тверджень і спосіб перевірки
- Не передавайте зайві персональні дані, навіть якщо вони здаються “дрібницями”
Що запамʼятати про LLM простими словами?
LLM простими словами, це дуже велика мовна модель, яка вміє будувати правдоподібний текст за вашим запитом, але потребує чітких умов, перевірки фактів і акуратності з даними.
Джерела:
