Январь (2) | Февраль (7)

«От лингвистики к Large Language Models»: на факультете РГФ рассказали, как нейросети завоевали мир и почему лингвисты в будущем будут на вес золота

16.02.2026 09:48

Довузовская работа, Открытые лекции / Просмотров: 45

14 февраля в рамках Субботней лингвистической школы состоялась открытая онлайн-лекция доцента кафедры теоретической и прикладной лингвистики Ольги Валерьевны Дониной «От лингвистики к Large Language Models: как работают нейросети, почему они "галлюцинируют" и при чем здесь ваше будущее?».

Лектор начала с главного: развенчания популярных мифов. Слушатели узнали, что искусственный интеллект не обладает сознанием, не «думает» как человек и уж точно не понимает смысл слов так, как мы. Современные LLM (Large Language Models) – это особый класс нейросетей, обученных на терабайтах текстов: от учебников до художественной литературы. Их задача – предсказывать следующее слово в предложении, учитывая контекст. Именно поэтому они называются «большими»: миллиарды параметров и гигантские объёмы данных позволяют им улавливать сложнейшие статистические закономерности языка.

Отдельный блок лекции был посвящён исторической связи лингвистики и искусственного интеллекта. Ключевой вывод: современные LLM – не магия, а логичное развитие лингвистической мысли, доведённое до невероятных масштабов.

Главная аналогия лекции: LLM – это не мозг, а супер-автодополнение, работающее по тому же принципу, что и подсказка слов в смартфоне, но в колоссальном масштабе. У модели нет «базы фактов» – есть только статистические паттерны, позволяющие генерировать правдоподобное продолжение текста.

Один из самых оживлённых блоков лекции был посвящён феномену «галлюцинаций». Опираясь на свежее исследование учёных OpenAI, лектор объяснила: проблема не в «поломке» модели, а в самом принципе обучения. Модели поощряют за любую попытку ответа – даже неверную. Им выгоднее угадать, чем признаться в незнании. Это как школьник на экзамене, который получает баллы за любую попытку ответа.

Отдельно лектор остановилась на проблеме смещений (bias). Поскольку модели обучаются на текстах, созданных людьми, они неизбежно усваивают все социальные стереотипы и предубеждения.

Кульминацией лекции стал разговор о карьерных перспективах. Лектор подчеркнул, что фундаментальные вопросы лингвистики сегодня становятся ключевыми для развития ИИ. Вопреки страхам, что ИИ заменит гуманитариев, лектор привёл убедительные аргументы в пользу растущей потребности в лингвистах:

Ключевая роль лингвистов – они незаменимы для создания, анализа, улучшения и этической оценки языковых моделей.
Язык как основа надежности: глубокое понимание языка – ключ к разработке моделей, менее склонных к галлюцинациям.
Широкие возможности.

Завершая лекцию, Ольга Валерьевна обратился к абитуриентам: «Нейросети – мощнейший инструмент, но их истинная ценность раскрывается только при наличии глубокого понимания лингвистических основ. Проблема "галлюцинаций" – это не просто техническая задача, а лингвистический вызов, который мы можем решить только сообща. Выбирая фундаментальную и прикладную лингвистику, вы выбираете путь создания нового поколения ИИ – умного, надежного и полезного для человечества».

Фотогалерея