Язык и термины нейросетей: глоссарий

Понимать язык нейросетей — значит быстро ориентироваться в возможностях ИИ, точнее формулировать запросы и безопасно применять модели на практике. Этот глоссарий собран как живой справочник по ключевым понятиям: от составляющих нейросети и данных до генерации ответов и интеграции в продукты.

Table of contents

• Что такое язык нейросетей и зачем он нужен
• Составляющие нейросети: от данных до инференса
• Базовые термины (простыми словами)
• Архитектуры и модели: кто есть кто
• Данные и обучение: датасет, разметка, метрики
• Генерация и управление ответом: токены, температура, промпты
• Эксплуатация: инференс, развертывание, интеграция
• Безопасность, этика и ограничения
• Примеры нейросетей и сценарии
• Мини‑глоссарий: быстрые определения
• Как продолжить обучение и где попробовать

---

Что такое язык нейросетей и зачем он нужен

Язык нейросетей — это набор терминов, приёмов и правил, которыми пользуются разработчики, аналитики и создатели контента при работе с ИИ. Разобравшись в базовых понятиях, вы легче поймёте, чем трансформер отличается от диффузионной модели, почему «токены» важнее «символов» и как влияют «температура» и «top‑p» на креативность ответов.

• Для мягкого входа начните со статьи «Что такое нейросеть» и обзора «Типы и модели нейросетей».
• Если уже хотите применить ИИ на практике — смотрите разделы «Генерация текста», «Генерация изображений» и «Озвучка и синтез речи».

Составляющие нейросети: от данных до инференса

Под «составляющими нейросети» понимают элементы и этапы её жизненного цикла:

1. Данные (dataset). Нейросеть учится на примерах. Качество данных = качество модели. См. раздел ниже «Нейросеть и данные».
2. Архитектура. Схема слоёв и связей (CNN, RNN, Transformer, Diffusion и др.).
3. Параметры (веса) и гиперпараметры. Первые обучаются, вторые задаёт человек (learning rate, batch size, temperature и др.).
4. Функции активации, нормализация, регуляризация. Помогают сети учиться устойчиво.
5. Оптимизатор и функция потерь (loss). Двигают веса к минимизации ошибки.
6. Обучение (training) и валидация. Эпохи, батчи, разделение данных train/val/test.
7. Инференс (inference). Использование обученной модели для выдачи ответа.
8. Развёртывание и интеграция (API, on‑device, облако).

Базовые термины (простыми словами)

• Нейрон, слой, сеть. Элементы, из которых строится модель; слои преобразуют вход в выход.
• Веса (weights) и смещения (bias). Числа, которые модель подбирает во время обучения.
• Градиент, обратное распространение (backprop). Механизм коррекции весов по ошибке.
• Функция потерь (loss). Показывает, насколько ответ модели далёк от правильного.
• Эпоха, батч. Один проход по данным; батч — мини‑пакет примеров за шаг.
• Регуляризация, дропаут, нормализация. Приёмы против переобучения и для стабильности.
• Эмбеддинг (embedding). Векторное представление текста/изображения/аудио.
• Латентное пространство. «Скрытая карта» признаков, в которой модель мыслит.
• Инференс. Получение ответа от уже обученной модели.

Архитектуры и модели: кто есть кто

Сверточные сети (CNN)

Лучше всего выделяют пространственные признаки. Применение: классификация и сегментация изображений, повышение качества фото. Смотрите «Улучшить качество фото», «Редактирование фото ИИ», «Оживить фото онлайн» и «Нейросети для фотосессии».

Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU)

Работают с последовательностями: текст, время, сенсоры. Сегодня чаще заменяются трансформерами, но встречаются в задачах временных рядов и речи.

Трансформеры и внимание (Transformers, Attention)

Стандарт де‑факто для текста, кода и мультимодальности. Внимание (attention) помогает модели фокусироваться на важных частях последовательности.

• Популярные семейства: «ChatGPT на русском», «Qwen», «DeepSeek», «Gemini», «Grok».
• Применение: «Генерация текста», «Решение задач ИИ», «Презентации ИИ», «Таблицы ИИ».

Диффузионные модели

Генерация изображений и видео через пошаговое «шум → сигнал». Примеры: «Kandinsky/Midjourney», «Создание видео ИИ», «Sora — видео‑нейросеть». Для музыки — «Suno — музыка нейросеть».

Речь и аудио

Для TTS/ASR используют комбинации трансформеров и спец. декодеров. Попробуйте «Озвучка и синтез речи».

Данные и обучение: датасет, разметка, метрики

Фраза «нейросеть данные» — не случайная. Данные определяют потолок качества.

• Датасет и разметка. Подбор, очистка, аугментация, баланс классов. Разделение на train/val/test — обязательное.
• Гиперпараметры обучения. Learning rate, batch size, scheduler — сильно влияют на итог.
• Переобучение (overfitting). Когда модель «зазубривает» обучающие примеры. Лечат регуляризацией, дропаутом, ранней остановкой.
• Transfer learning и fine‑tuning. Дообучение готовых моделей на своих данных.
• Метрики качества по задачам:
  • Классификация: Accuracy, Precision/Recall, F1.
  • Генерация текста: BLEU, ROUGE, METEOR; в чатах дополнительно оценка пригодности человеком.
  • Изображения: PSNR, SSIM, FID (для генерации).
  • Речь: WER (ошибки распознавания).

Нужны готовые наборы и русскоязычные модели? Загляните в «Нейросети на русском бесплатно» и «Скачать русскую нейросеть».

Генерация и управление ответом: токены, температура, промпты

• Токен. Мини‑единица текста для модели (не равно символу). Контекстное окно — сколько токенов модель «видит» сразу.
• Сэмплирование. Температура (temperature) повышает креативность, top‑k/top‑p ограничивают выбор слов, beam search — более «аккуратный» перебор.
• Системные инструкции и роли. Указывают стиль и правила ответа.
• Few‑shot, примеры и формат. Пара демонстраций в промпте часто повышают качество.
• RAG (Retrieval‑Augmented Generation). Подмешивание фактов из вашей базы в момент запроса.
• Prompt‑engineering. Практика формулирования запросов, см. «Промпты для нейросетей».

Пример практичного промпта:

• Роль: «Ты — деловой ассистент». Цель: «Сделай резюме статьи в 5 тезисах». Ограничения: «Короткие фразы, без оценочных суждений». Формат: «Маркированный список».

Для задач письма, анализа и табличных данных используйте «Генерация текста», «Решение задач ИИ» и «Таблицы ИИ».

Эксплуатация: инференс, развертывание, интеграция

• Инференс (inference). Получение ответа от модели. Ключевые параметры: задержка (latency), пропускная способность (throughput), стоимость.
• Оптимизация: квантование, дистилляция, кэширование, сжатие контекста.
• Развёртывание: облако, локально (on‑device), гибридно.
• Интеграция: API, вебхуки, очереди, наблюдаемость (логирование, трассировка). См. «Интеграция ИИ в сайты».
• Каналы доставки: «Telegram‑боты ИИ», «Android‑приложения ИИ», офисные сценарии «Презентации ИИ» и «Таблицы ИИ».

Безопасность, этика и ограничения

ИИ может «галлюцинировать» (выдавать неправду уверенным тоном), унаследовать предвзятость данных и нечаянно раскрывать чувствительную информацию. Рекомендуем:

• Встраивать проверку фактов и лимиты на действия.
• Использовать фильтры безопасности и журналирование.
• Прорабатывать пользовательские согласия и хранение данных. Подробно — в руководстве «Безопасность и этика ИИ».

Примеры нейросетей и сценарии

Вот краткие примеры нейросетей, где язык терминов пригодится прямо сейчас:

• Текст и чат: «ChatGPT на русском», «Qwen», «DeepSeek», «Gemini», «Grok» — суммаризация, письма, код, анализ.
• Изображения: «Kandinsky/Midjourney», «Генерация изображений», последующая обработка — «Редактирование фото ИИ», «Улучшить качество фото», «Оживить фото онлайн».
• Видео: «Создание видео ИИ», «Sora — видео‑нейросеть».
• Речь и музыка: «Озвучка и синтез речи», «Suno — музыка нейросеть».
• Корпоративные сценарии: «Решение задач ИИ», «Презентации ИИ», «Таблицы ИИ», «Интеграция ИИ в сайты».

Ещё больше кейсов — в подборке «Примеры нейросетей».

Мини‑глоссарий: быстрые определения

Термин	Что значит	Где встречается
Токен	Мини‑единица текста для модели	Чаты, LLM
Контекстное окно	Сколько токенов модель «видит»	Диалоги, анализ документов
Температура	Параметр креативности при генерации	Тексты, код
top‑k / top‑p	Ограничение выбора слов при сэмплировании	Творческие задачи
Эмбеддинг	Вектор признаков объекта	Поиск, кластеризация, RAG
Attention	Механизм фокуса на важных частях	Трансформеры
CNN	Сверточная сеть для изображений	Фото, видео
Диффузия	Пошаговая генерация изображений/видео	Имидж‑ и видеогенерация
Loss	Мера ошибки при обучении	Любые модели
Оптимизатор (Adam)	Алгоритм обновления весов	Обучение
Overfitting	Переобучение на тренировочных данных	Нужна регуляризация
RAG	Подмешивание фактов из вашей БД	Чаты, справочные системы

Как продолжить обучение и где попробовать

• Базовый курс и практические шаги — «Обучение нейросетям».
• Русскоязычные сервисы и модели — «Нейросети на русском бесплатно» и «Скачать русскую нейросеть».
• Для быстрого старта в общении с ИИ — «ChatGPT на русском».

---

Вывод и следующий шаг

Теперь вы говорите на языке нейросетей: понимаете составляющие нейросети, роль данных и ключевые приёмы генерации. Откройте любой из разделов — от «Генерация текста» до «Интеграция ИИ в сайты» — и примените термины на практике. Если нужна шпаргалка по формулировкам, загляните в «Промпты для нейросетей». Удачной работы с ИИ!