[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fKz81DyptG2wHcIPdQ4RvKSPV9Pj9KuR8DlYLgN4DOag":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"Что происходит внутри большой языковой модели и почему нам страшно","interpretiruemost-yazykovyh-modeley","Исследователь по интерпретируемости рассказывает, как учёные вскрывают чёрный ящик нейросети, зачем это нужно и почему честный ответ на вопрос «почему модель так решила» пока звучит как «мы не до конца знаем».","**Мы правда не понимаем, как работают эти модели?**\n\nМы знаем архитектуру до последнего умножения матриц. Чего мы не знаем, так это какие понятия модель у себя выучила и где они лежат. Представьте, что у вас есть точная схема мозга по нейронам, но вы не умеете читать мысли. Вот интерпретируемость пытается научиться читать.\n\n**Как вообще подступиться к этому чёрному ящику?**\n\nОдин из рабочих подходов ищет внутри активаций устойчивые признаки. Оказывается, отдельные направления в скрытом слое отвечают за вполне человеческие понятия: упоминание кода, юридический тон, даже склонность к лести. Мы научились эти направления находить и аккуратно усиливать или глушить.\n\n**И что это даёт на практике?**\n\nВозможность вмешаться прицельно, а не переучивать всё заново. Нашли признак, который толкает модель льстить пользователю, приглушили, получили более честные ответы. Это ещё лаборатория, не кнопка в проде, но направление живое.\n\n**А нельзя просто спросить у модели, почему она так ответила?**\n\nСпросить можно, и она бодро объяснит. Беда в том, что это объяснение сочинено задним числом и не обязано совпадать с реальным механизмом. Модель прекрасно рассказывает правдоподобные истории, в том числе про саму себя. Поэтому мы лезем в активации, а не верим её словам о себе. Внутренности честнее самоотчёта.\n\n**Почему бизнесу это должно быть интересно?**\n\nПотому что «модель ошиблась, но мы не знаем почему» это плохой ответ для регулятора и для клиента. Чем лучше мы видим внутренности, тем меньше сюрпризов. И тем труднее спрятать в модель нежелательное поведение так, чтобы никто не заметил.\n\n**Насколько мы близки к полной прозрачности?**\n\nЧестно, далеко. Мы расшифровали крохотные фрагменты поведения на маленьких моделях, а в проде крутятся гиганты. Но лет пять назад и этого не было. Меня скорее пугает разрыв: способности растут быстрее, чем наше понимание. Сокращать этот разрыв и есть смысл всей области.","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F4c12b3c6-8ff8-4bc0-814f-404b86235c63","interview",3,"2026-06-30T08:47:12.000Z",{"name":14},"Интервью",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Кирилл Иванцов","kirill-ivancov","редактор","Отвечает за инфраструктуру, железо и безопасность ИИ. Объясняет, почему модель в лаборатории и модель в проде ведут себя по-разному.",[21,27,33],{"title":22,"slug":23,"cover":24,"reading_minutes":11,"published_at":25,"category":26},"Почему векторный поиск в проде врёт и как мы это чинили","vektornyy-poisk-v-prode-rag","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F6b3e55c9-44eb-46b3-988d-829f20b2416e","2026-07-05T08:47:12.000Z",{"name":14},{"title":28,"slug":29,"cover":30,"reading_minutes":11,"published_at":31,"category":32},"Как я ломаю чужих ИИ-ассистентов через обычный текст","prompt-injection-bezopasnost-llm","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F32a225c7-9afe-4988-ba1d-fa3401567572","2026-07-04T08:47:12.000Z",{"name":14},{"title":34,"slug":35,"cover":36,"reading_minutes":11,"published_at":37,"category":38},"Модель тихо деградирует в проде и никто этого не видит","drift-modeley-v-prode-monitoring","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F0910142b-1793-4224-bc7a-0026cc423479","2026-07-03T08:47:12.000Z",{"name":14}]