Мы все там были. Пустой курсор мигает на экране, в голове крутится сложный вопрос, и вы обращаетесь к своему цифровому оракулу — большой языковой модели. Представьте, вы пишете в чат что‑то вроде: «Объясни механизм внимания в трансформерах так, как будто мне 10 лет». Вы нажимаете Enter, и… магия. Через пару секунд на экране разворачивается идеально структурированный, понятный и даже остроумный ответ. Кажется, будто на той стороне сидит невидимый гений, который мгновенно понял ваш запрос и нашел лучшие слова для объяснения.

Что именно произошло за эти две секунды? Как набор символов, который мы ввели, превратился в осмысленный и связный текст? Мы настолько привыкли к этому повседневному чуду, что перестали задаваться вопросами. LLM для большинства из нас — это идеальный черный ящик. Мы бросаем в него записку с вопросом, а он выдает ответ. Это похоже на какой-то волшебный почтовый ящик из фэнтези: надежный, быстрый и непостижимый.

В своих статьях я постоянно повторяю одну и ту же мысль: искусственный интеллект — это не магия. Это результат сложнейшей инженерной и научной работы, стечение обстоятельств, при котором вычислительные мощности, объемы данных и гениальные алгоритмы сошлись в одной точке. И чтобы по-настоящему эффективно и ответственно использовать эти инструменты, мы обязаны понимать, как они работают. Поэтому наша сегодняшняя задача — вскрыть этот волшебный почтовый ящик и познакомиться с "гением" внутри лично. Мы проследим полный путь нашего простого промпта от момента нажатия клавиши Enter до появления первого слова в ответе.

Будьте готовы: за этой почти мгновенной реакцией скрывается процесс, по своей логистике и сложности сравнимый с работой целого города-мегаполиса. Здесь есть свои пограничные пункты, свои библиотеки, свои промышленные центры и даже свои творческие кварталы. Давайте отправимся на экскурсию по этому цифровому мегаполису и посмотрим, что происходит на каждом этапе путешествия нашего запроса. И как в любом путешествии, все начинается с пересечения границы.

Таможня. Превращение слов в числа (Токенизация)

Итак, наш промпт-путешественник прибыл на первый контрольно-пропускной пункт цифрового мегаполиса — на «таможню». И здесь его ждет первая, самая фундаментальная трансформация. Машина, в отличие от нас, не оперирует словами, предложениями и уж тем более нюансами сарказма или поэзии. Ее язык — это язык математики. И чтобы наш запрос мог продолжить свой путь, его нужно перевести на этот универсальный язык. Этот процесс называется токенизацией.

Если продолжать нашу аналогию, токенизация — это как если бы на входе в город гурманское блюдо (наш промпт) разбирали на простейшие, базовые ингредиенты. Вместо сложного «салата с руколой и креветками» у нас остается набор контейнеров: «листья руколы», «креветки», «томаты черри», «оливковое масло», «соль». Только в нашем случае «ингредиенты» — это не продукты, а токены.

Токен — это не всегда целое слово. Это может быть часть слова, отдельный символ или целое слово, если оно часто встречается. Полезное практическое правило гласит, что один токен обычно соответствует примерно 4 символам обычного английского текста. Это соответствует примерно ¾ слова (то есть 100 токенов ~= 75 слов). Специальный алгоритм, токенизатор, дробит наш исходный текст на эти минимальные смысловые единицы, которые есть в его «словаре». А затем каждому такому токену присваивается уникальный числовой идентификатор — ID.

Чтобы это не звучало абстрактно, попробуйте воспользоваться токенизатором от OpenAI. Введите в него фразу, например, "Controlled Hallucinations". И в реальном времени увидите, как она распадается на части: ["Controlled", "Hall", "uc", "inations"] А под ними появляются их числовые идентификаторы из словаря модели: [162001, 14346, 1734, 15628]

Вот что здесь самое интересное. Для модели слова «кот» и «Кот» — это два совершенно разных токена с разными ID. Она не понимает, что это одно и то же животное, просто написанное по-разному. Она видит [83827] и [3682, 1523]. Точно так же слово «токенизация» может быть разбито на ["т", "ок", "ен", изация"], если целиком его в словаре нет. Это строгий, безжалостный и абсолютно формальный процесс. Его задача — не понять смысл, а унифицировать входные данные, превратить их в последовательность чисел, с которой уже можно производить математические операции.

Видите? Для модели больше не существует вашего красивого и осмысленного предложения. Для нее существует только набор ID, вектор чисел. Это и есть входной билет, паспорт нашего запроса, позволяющий пройти таможенный контроль и попасть в следующий, куда более загадочный квартал этого города — в гигантскую библиотеку смыслов, где эти бездушные числа начнут обретать вес и значение.

Библиотека смыслов. Векторные представления (Embeddings)

Наш промпт, разобранный на безликие числовые ID, прошел таможню. Но что дальше? Последовательность чисел вроде [162001, 14346, 1734, 15628] сама по себе не несет никакого смысла. Это просто инвентарный номер. Чтобы превратить этот номер в нечто осмысленное, наш запрос отправляется в самое сердце цифрового города — в гигантскую, невообразимых размеров библиотеку. Это и есть этап создания векторных представлений (embeddings).

Представьте себе обычную библиотеку. Книги в ней расставлены по алфавиту. Это удобно для поиска, но ничего не говорит о содержании. Книга «Анна Каренина» будет стоять рядом с «Аналитической геометрией», хотя по смыслу они находятся в разных вселенных. Теперь вообразите другую библиотеку — библиотеку смыслов. Здесь книги расставлены не по алфавиту, а по содержанию и контексту. Все книги о квантовой физике лежат на одной полке, рядом с ними — полки с общей теорией относительности. Романы о любви сгруппированы в одном зале, а детективы — в соседнем. Более того, чем ближе книги по смыслу, тем ближе они стоят друг к другу на полках.

Именно так работает механизм эмбеддингов. Для каждого токена из своего словаря модель хранит специальный «адрес» — вектор. Это не просто число, а длинный-длинный массив чисел (например, из 768, 4096 или даже больше элементов), который представляет собой координаты этого токена в многомерном смысловом пространстве. Когда наш токен с ID 14346 («Hall») попадает на этот этап, модель просто находит в своей гигантской таблице-каталоге соответствующую строку и заменяет ID на этот самый вектор.

И вот тут начинается настоящая магия, основанная на чистой геометрии. В этом многомерном пространстве слова с похожим значением оказываются соседями. Вектор для слова «король» будет находиться рядом с вектором «монарх», а вектор «собака» — рядом с «пес» и «щенок». Но самое поразительное — это то, что отношения между словами тоже превращаются в геометрические векторы. Классический пример, который вы наверняка слышали: вектор("Король") - вектор("Мужчина") + вектор("Женщина") ≈ вектор("Королева")

Это не метафора. Это реальная математическая операция. Модель, обучившись на гигантских объемах текста, выучила, что переход от «мужчина» к «женщина» — это определенное смещение в этом пространстве, определенный вектор. И применив это же смещение к «королю», мы попадаем в точку, где находится «королева».

Именно здесь кроется одно из главных заблуждений.

Миф: «Модель понимает смысл слов, как человек».
Реальность: Нет, не понимает. Она оперирует геометрией. Для нее «смысл» — это просто точка в многомерном пространстве, а «понимание» — это вычисление расстояний и направлений между этими точками. Это чистая, холодная математика, а не сознание или эмпатия. Модель не знает, что такое королевская власть или гендерные различия. Она лишь знает, что координаты токенов, связанных с этими понятиями, подчиняются определенным геометрическим законам.

Сердце машины. Прожектор Внимания (Attention Mechanism)

Итак, наш промпт прошел через токенизацию и превратился в матрицу многомерных векторов — богатых, насыщенных математическим «смыслом» координат в гигантской библиотеке. Но это пока лишь статичная карта местности. Как модель поймет, на какой из этих векторов смотреть в первую очередь? Как она установит связи между «роботом», «чемоданом» и свойством «тяжелый» в нашем будущем запросе?

Именно здесь в игру вступает механизм, который можно без преувеличения назвать сердцем или, если хотите, центральной нервной системой современных LLM. Это механизм внимания (Attention Mechanism) — та самая ключевая инновация архитектуры Трансформер, которую я уже упоминал в своем разборе устройства модели MiniMax-M1. Если эмбеддинги — это словарь, то внимание — это грамматика и логика, позволяющая связывать слова из этого словаря в осмысленные конструкции.

Лучшая аналогия, которая приходит мне на ум, — это прожектор на темной театральной сцене. Представьте, что все слова вашего промпта, представленные в виде векторов, — это актеры, замершие на сцене. Когда модели нужно сгенерировать следующее слово (сыграть следующую сцену), она не смотрит на всех актеров одновременно с одинаковой интенсивностью. Вместо этого она включает мощный прожектор, который выхватывает из темноты тех, кто наиболее важен для текущей реплики. Свет прожектора может быть ярче на одном актере и лишь слегка касаться другого. Эта яркость и есть «вес» или «оценка» внимания.

Давайте разберем классический пример, который отлично иллюстрирует этот процесс. Возьмем предложение: «Робот не смог поднять чемодан, потому что он был слишком тяжелым». Для человека очевидно, что местоимение «он» относится к чемодану, а не к роботу. Но как это понимает машина, для которой это просто последовательность векторов?

Когда модель доходит до слова «он», механизм внимания начинает, по сути, задавать вопрос всему предыдущему контексту: «Эй, на кого из вас я сейчас должен обратить максимум внимания, чтобы понять, о чем идет речь?». Для этого он вычисляет «оценки совместимости» (attention scores) между вектором слова «он» и векторами всех предыдущих слов: «Робот», «не», «смог», «поднять», «чемодан», «потому», «что». Благодаря магии векторной арифметики, которую мы обсуждали ранее, вектор «чемодана», обладающий свойствами неодушевленного и поднимаемого объекта, получит максимальный балл совместимости с контекстом «был слишком тяжелым». Вектор «робота», который в данном предложении является субъектом действия, получит гораздо меньший балл. Прожектор внимания ярко осветит «чемодан», и модель поймет, что дальнейшее повествование должно строиться вокруг свойств именно этого объекта.

Этот процесс «взвешивания» происходит постоянно, при генерации каждого нового слова в ответе. Модель заново оглядывается на весь предыдущий текст — и на исходный промпт, и на уже сгенерированную часть ответа — и решает, какие части контекста наиболее релевантны для предсказания следующего токена.

Внимание — это сверхспособность модели помнить контекст и не терять нить повествования даже в очень длинных диалогах. Это то, что отличает современные LLM от их предшественников, которые страдали от «амнезии» и забывали начало предложения к его концу.

Рождение ответа. Предсказание слово за словом

Мы оставили наш промпт в самом сердце машины, где механизм внимания, словно прожектор, выделил наиболее важные смысловые связи между словами-векторами. Модель теперь «понимает» (в своем, математическом смысле), что к чему относится. Но как из этого сфокусированного понимания рождается связный ответ? Здесь мы подходим к кульминации всего процесса, к моменту, когда абстрактные вычисления наконец-то материализуются в текст.

И первое, что нужно осознать: ответ не генерируется целиком. Модель не задумывает фразу, а потом ее записывает. Процесс больше похож на игру в «продолжи фразу» или на работу самого продвинутого T9 в мире. Модель генерирует ответ авторегрессионно, то есть токен за токеном, предсказывая наиболее вероятное продолжение уже существующего текста.

Давайте симулируем этот процесс пошагово.

1. Входные данные: Модель получила наш промпт, преобразованный в матрицу векторов: ["Объясни", "механизм", "внимания", "в", "трансформерах", ...]

2. Первое предсказание: Вся эта матрица проходит через множество слоев Трансформера. На выходе последнего слоя модель генерирует не слово, а гигантский массив чисел — так называемых логитов. Размер этого массива равен размеру всего ее словарного запаса (например, 50 000+ токенов).

3. Расчет вероятностей: Эти сырые логиты пропускаются через функцию Softmax, которая превращает их в распределение вероятностей. Теперь у каждого токена в словаре есть своя вероятность стать следующим словом в предложении. Например:

   • Токен «Это» — вероятность 15%

   • Токен «Механизм» — вероятность 12%

   • Токен «Внимание» — вероятность 9%

   • ...

   • Токен «Валера» — вероятность 0.00001%

4. Выбор первого слова: Модель делает свою ставку и выбирает наиболее вероятный (по умолчанию) токен. Допустим, это «Это». Ответ начал рождаться.

5. Авторегрессионный цикл: А вот теперь самое главное. Этот новый токен «Это» немедленно добавляется в конец исходного контекста. На следующем шаге модель будет анализировать уже не просто наш промпт, а ["Объясни", ..., "как", "будто", "мне", "10", "лет", "Это"]. И весь процесс повторяется: новый проход через слои, новый расчет вероятностей для следующего слова, новый выбор. Затем и это слово добавляется в контекст, и так далее, токен за токеном, пока модель не предскажет специальный токен [END_OF_SEQUENCE], сигнализирующий о завершении ответа.

Именно этот поэтапный, циклический процесс и позволяет нам развенчать еще один популярный миф. 
Миф: "Модель придумывает или сочиняет ответ". 
Реальность: Она делает самую вероятную статистическую ставку на следующее слово, основываясь на всем предыдущем контексте. Каждое слово в ответе — это не вспышка озарения или творческий акт, а результат сложнейшего математического расчета вероятностей. В этом нет творчества, сознания или намерения в человеческом понимании. Это просто невероятно мощный механизм для предсказания последовательностей, который научился имитировать осмысленную речь, анализируя триллионы примеров из интернета.

Режиссерский пульт. Управляем творчеством, предсказуемостью и... всем остальным

Итак, мы выяснили, что рождение ответа — это каскад статистических ставок. На каждом шаге модель смотрит на распределение вероятностей и выбирает следующий токен. По умолчанию она стремится выбрать самый очевидный, математически наиболее вероятный вариант. Но что, если бы мы могли вмешаться в этот процесс? Что, если бы у нас был пульт управления, позволяющий влиять на то, как именно модель делает свой выбор? Такой пульт существует, и он гораздо богаче, чем кажется на первый взгляд. Давайте разберем его ключевые регуляторы.

Ручки креативности: temperature, top_p и top_k

Это триумвират параметров, отвечающих за "характер" модели.

• temperature (температура): Это главный регулятор "смелости".

  • Объяснение: Низкая температура делает выборку токенов очень строгой и предсказуемой, высокая — сглаживает вероятности, давая шанс менее очевидным словам.

  • Рекомендации:

    • 0.1–0.3 (Режим «Энциклопедист»): Идеально для задач, где нужна фактологическая точность, генерация кода или извлечение данных. Ответы будут сухими, но надежными.

    • 0.7–0.9 (Режим «Собеседник»): Золотая середина для большинства применений. Подходит для чат-ботов, написания текстов, креативного копирайтинга. Ответы получаются живыми, но связными.

    • 1.0 и выше (Режим «Безумный поэт»): Для мозгового штурма, генерации нестандартных идей и поэзии. Используйте с осторожностью — высок риск получить бессвязный текст.

• top_p (nucleus sampling): Более тонкий инструмент управления креативностью.

  • Объяснение: Отсекает наименее вероятные токены, оставляя для выбора только те, чья суммарная вероятность составляет p. Это позволяет избежать откровенно бредовых вариантов, сохраняя при этом разнообразие.

  • Рекомендации: Оптимальным значением для большинства задач считается 0.9 или 0.95. Важный нюанс: как правило, используют либо temperature, либо top_p, так как они решают схожую задачу разными методами.

• top_k: Самый прямолинейный из троицы.

  • Объяснение: Просто ограничивает выбор k самыми вероятными токенами.

  • Рекомендации: Менее популярен, чем top_p, но прост в понимании. Часто можно встретить значение в районе 40–50.

Борьба с попугаями: штрафы за повторения

Одна из самых раздражающих черт LLM — их склонность зацикливаться. Для борьбы с этим у нас есть два "штрафных" параметра:

• presence_penalty (штраф за присутствие):

  • Объяснение: Налагает фиксированный "штраф" на любой токен, который уже появился в тексте. Это побуждает модель использовать более разнообразную лексику.

  • Рекомендации: Обычно используют небольшие значения в диапазоне от 0.1 до 1.0. Даже малое значение вроде 0.2 уже заметно улучшает разнообразие ответа.

• frequency_penalty (штраф за частоту):

  • Объяснение: Размер штрафа зависит от того, как часто токен уже встречался. Чем больше повторений, тем выше штраф.

  • Рекомендации: Диапазон похожий — от 0.1 до 2.0, где 2.0 — это уже очень агрессивный штраф, который почти гарантированно предотвратит любые повторы, но может сделать текст неестественным.

Жесткие рамки и стоп-сигналы

Эти параметры не влияют на креативность, но задают границы генерации.

• max_tokens:

  • Объяснение: Максимальное количество токенов, которое модель сгенерирует в ответе. Ваш аварийный тормоз.

  • Рекомендации: Значение полностью зависит от задачи. Для генерации заголовка хватит и 30, для абзаца — 200, для полноценного ответа или короткой статьи — 1024 или 2048.

• Stop Sequence (стоп-последовательность):

  • Объяснение: Строка, при появлении которой генерация немедленно прекратится.

  • Рекомендации: Здесь нет числового значения. Рекомендация одна: выбирайте последовательность, которая гарантированно не встретится в осмысленном ответе. Примеры: "\n\n\n", "###", "<|endoftext|>", или для чат-бота — "\nПользователь:".

Осознав это, вы перестаете быть пассивным пользователем. Вы получаете ключи от машины. Вы можете заставить модель быть точным ассистентом, креативным партнером или генератором случайных идей. Теперь вы не просто зритель, вы — режиссер с полной панелью управления, способный настроить каждый аспект предстоящего перформанса.

Последняя миля. От теории к коду на примере Gemini API

Мы разобрались с теорией, виртуально покрутили ручки на режиссерском пульте из предыдущего акта и теперь понимаем, как можно влиять на «характер» модели. Но вся эта сложная механика остается абстракцией, пока мы не найдем способ до нее достучаться. Этот способ — API (Application Programming Interface). Вся мощь, вся сложность и все наши рычаги управления становятся реальными и осязаемыми именно через него.

Если продолжать наши аналогии, то большая языковая модель — это невероятно сложный и мощный двигатель, собранный в недрах Google или OpenAI. А API — это приборная панель, ключ зажигания и педали, которые выведены наружу специально для нас, разработчиков. Они позволяют нам запустить этот двигатель, задать ему обороты и направить его мощность в нужное русло. Давайте же пройдем эту «последнюю милю» и посмотрим, как превратить нашу теорию в работающий Python-скрипт на примере Gemini API.

Шаг 1: Ключ от королевства (API Key)

Прежде чем завести машину, нам нужен ключ. В мире API таким ключом является API-ключ. Это ваш уникальный секретный пропуск в мир модели, который используется для аутентификации ваших запросов. Получить его можно, например, в Google AI Studio буквально в пару кликов.

Но здесь я хочу сделать акцент на безопасности. API-ключ — это как ключ от очень дорогой машины. Не оставляйте его на видном месте. Самая распространенная ошибка новичков — вставлять ключ прямо в код. Этого делать категорически нельзя, иначе при первой же публикации кода на GitHub ваш ключ (и ваш бюджет) станет достоянием общественности. Правильный путь — хранить его в переменных окружения или использовать специализированные сервисы для управления секретами.

Шаг 2: Подключение к машине (SDK)

Получив ключ, нам нужно «подключиться» к модели. Теоретически, можно делать это «напрямую» — отправляя сырые HTTP-запросы на нужный эндпоинт. Но это долго и неудобно. Гораздо проще и эффективнее использовать официальную библиотеку — SDK (Software Development Kit), которая делает всю эту грязную работу за нас. Для Gemini это библиотека google-genai.

Устанавливается она одной командой:

pip install google-genai

SDK предоставляет нам удобные и понятные Python-объекты и методы, абстрагируя всю сложность сетевого взаимодействия.

Шаг 3: Первый запуск (Простой вызов)

Ключ есть, инструменты установлены. Пора завести двигатель. Судя по документации, новый синтаксис стал еще более интуитивным. Напишем наш «Hello, World!» в мире больших языковых моделей.

from google import genai
# SDK сам подхватит ваш ключ, если он сохранен # в переменной окружения GOOGLE_API_KEY
client = genai.Client()
# Отправляем наш первый промпт, указывая модель и контент
response = client.models.generate_content(    model="gemini-2.5-flash",    contents="Объясни, как работает AI?"
)
# Печатаем текстовую часть ответа
print(response.text)

Вот и все. За этими несколькими строчками кода скрывается все то путешествие, которое мы описывали: токенизация, эмбеддинги, работа механизма внимания и пословная генерация.

Шаг 4: Используем режиссерский пульт (Передача параметров)

А теперь — самое интересное. Давайте замкнем круг нашего повествования и используем тот самый режиссерский пульт из раздела про режиссерский пульт. Все параметры, которые мы обсуждали, передаются в модель через специальный объект конфигурации.

from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
# Создаем конфигурацию, используя знания из "Режиссерского пульта"
config = types.GenerateContentConfig(    temperature=0.1,  # Включаем режим "Энциклопедист" для точного ответа    max_output_tokens=1024
)
# Вызываем модель, передавая наш промпт и конфигурацию
response = client.models.generate_content(    model="gemini-2.5-flash",    contents=["Объясни, как работает AI?"],    config=config
)
print(response.text)

Видите? temperature=0.1 — это не просто абстрактное число, а конкретная строчка в вашем коде, которая напрямую управляет поведением модели. Вы только что отдали ей приказ быть максимально точной и сдержанной. Мы прошли полный путь от размытой концепции «креативности» до реального инструмента, который можно импортировать, настроить и применить. Мы научились водить. Теперь мы готовы задавать по-настоящему сложные вопросы о будущем этих технологий.

От балета к горизонту: что дальше?

Мы завершили наше путешествие. Мы вскрыли «волшебный почтовый ящик», проследили путь нашего промпта от простого текста до сложной матрицы векторов, увидели, как прожектор внимания выхватывает смысл, и даже посидели за режиссерским пультом, управляя поведением модели через код. Теперь за магией мы видим элегантный, хоть и невероятно сложный, математический балет.

Но понимание того, как это работает — лишь первый шаг. Настоящая работа начинается, когда мы задаем вопрос: «И что теперь?». Разобравшись в механике, мы наконец-то можем сформулировать главные вопросы о пределах, рисках и будущем этого подхода. И я хочу оставить вас с тремя из них, превращая эту статью из инструкции в пищу для ума.

1. Проблема галлюцинаций. Теперь мы понимаем, почему модели «врут». Они не врут в человеческом смысле — они делают статистически вероятное, но, увы, неверное предсказание. Это не злой умысел, а побочный эффект их природы. Главный вопрос: можем ли мы «вылечить» эту склонность к вымыслу, не убив при этом креативность, которая рождается из той же вероятностной свободы? Один из самых перспективных подходов к решению этой проблемы — это использование техник вроде RAG, которые «заземляют» модель на конкретных фактах, не давая ей улететь в фантазии, о чем я подробно писал в статье про создание умного поиска по заметкам.

2. Проблема «попугайничества». Если модель — это, по сути, «стохастический попугай», который невероятно искусно комбинирует и повторяет то, что прочитал в интернете, может ли она создать по-настоящему новое знание? Или мы обречены получать лишь блестящие ремиксы уже существующих идей? Что еще важнее, такой подход заставляет модель воспроизводить и усиливать все человеческие предубеждения, заложенные в обучающих данных. Это приводит к реальным проблемам, как в том кейсе с предвзятостью ИИ в рекрутинге, который я разбирал в одном из прошлых материалов.

3. Будущее архитектур. Мы разобрали «двигатель» сегодняшнего дня — Трансформер. Но технологическая гонка не стоит на месте. Уже завтра его могут заменить или дополнить гибридные и мультимодальные системы. Например, архитектуры вроде Mixture-of-Experts (MoE), которые используют «команду» из узкоспециализированных моделей вместо одного монолитного «мозга», уже меняют правила игры. Что это изменит в путешествии нашего промпта? Как будет выглядеть его путь через такую распределенную систему?

Мы начали с вопроса «как это работает?», а закончили вопросами «что это значит для нас?». И в этом, возможно, и заключается главная магия больших языковых моделей: они превратили нас из пассивных пользователей в активных участников диалога о природе разума. Каждый наш промпт — это не просто запрос, а эксперимент. Каждая удачная или неудачная генерация — это данные для анализа не только машины, но и наших собственных ожиданий. Они заставляют нас формулировать мысли точнее, критически оценивать информацию и задавать вопросы о границах возможного. И главный урок этого путешествия в том, что понять эти системы — значит получить не просто мощный инструмент, а нового, пусть и очень странного, партнера по диалогу, который поможет нам лучше понять не только машины, но и самих себя.

Оставайтесь любопытными.

Взгляд инди-хакера на AI и разработку: глубокое погружение в языковые модели, гаджеты и self-hosting через практический опыт в моем телеграм канале.