Что такое LLM, NLP, ML и DL: полное руководство для бизнеса

Рынок ИИ в России за прошлый год вырос на 18%. Звучит громко, но если присмотреться, окажется, что четверть компаний до сих пор не понимают, зачем им весь этот искусственный интеллект. Для них «LLM» и «NLP» — что-то вроде непонятных ингредиентов на этикетке: вроде знакомые буквы, а смысл ускользает. При этом по расчетам «Яков и Партнеры» к 2028 году ИИ может добавить к ВВП до 4% — а это триллионы рублей, которые словно появляются из пустоты.

Проблема проста: незнание. Треть руководителей честно говорят, что не понимают, что это за зверь и как его приручить. Одни компании уже обучают нейросети вести переговоры и считать закупки, а другие до сих пор живут страшилками из новостей про «роботов, которые всех уволят». Поэтому мы попробуем разложить по полочкам: чем отличаются ML, DL, NLP и LLM и почему путать их примерно то же самое, что ставить чайник на плиту и ждать, что он выведет спутник на орбиту.

Искусственный интеллект: общая картина

Искусственный интеллект (AI) — это общее название для технологий, которые пытаются воспроизвести человеческое мышление. Внутри него находятся машинное обучение (ML), еще глубже — обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение (DL). Внутри DL развивается генеративный ИИ, а уже в нем — большие языковые модели (LLM).

Проще всего представить это как матрешку. Каждый уровень не отменяет предыдущий, а уточняет его.

ML учит компьютер находить закономерности;
NLP понимает человеческую речь;
DL работает со сложными структурами вроде изображений или речи;
LLM специализируются на языке — понимает, пишет и общается.

Machine Learning (ML) – машинное обучение

Машинное обучение — это технология, которая позволяет компьютерам самим находить закономерности в данных. Здесь никто не прописывает пошаговый алгоритм «если Х, то делай Y». Системе показывают массу примеров, а она сама учится связывать вход и выход. В итоге компьютер перестает быть «исполнителем инструкций» и превращается в что-то вроде студента, который после сотни задач начинает понимать общий принцип.

У машинного обучения есть три главные ветки:

Обучение с учителем. У модели есть размеченные данные, где каждому примеру соответствует правильный ответ. Она буквально «учится у преподавателя»: смотрит на тысячи медицинских карт с диагнозами и по ним учится находить признаки болезни у новых пациентов.
Обучение без учителя. Здесь правильных ответов нет, и алгоритм сам ищет закономерности. Например, делит клиентов интернет-магазина на группы по поведению: кто покупает один раз в год, кто каждую неделю, а кто только смотрит каталог и уходит.
Обучение с подкреплением. Это уже не «учебник с ответами» и не «самостоятельная работа», а жизнь по принципу проб и ошибок. Алгоритм получает поощрение за удачные действия и наказание за ошибки. Так учат роботов держаться на ногах или игрового бота выигрывать в шахматы.

Практическое применение ML в бизнесе

Машинное обучение сегодня используется практически во всех отраслях:

В маркетинге ML анализирует поведение клиентов, их предпочтения и историю покупок и на основе этого формирует персональные предложения. Для компаний это почти как консультант, который знает каждого клиента лучше, чем он сам. 92% компаний уже используют ML для персонализации.
Прогнозирование спроса стало настоящим «гаданием на кофейной гуще», только без ошибок. Алгоритмы вычисляют, сколько товаров понадобится завтра, как оптимально расставить запасы и избежать дефицита. Amazon применяет ML для динамического ценообразования: цена меняется в реальном времени, подстраиваясь под спрос.
Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ML работают круглосуточно, отвечают на вопросы клиентов и снимают нагрузку с операторов. В финансах ML стал настоящим сторожем: анализирует транзакции и ловит мошенников еще до того, как клиент заметит проблему.

В России машинное обучение активно внедряют. Сбер использует свои модели для клиентского сервиса и автоматизации процессов, а промышленность применяет ML для оптимизации производства — 68% компаний уже пользуются этим инструментом. Машинное обучение перестало быть «игрушкой для айтишников», оно стало реальным инструментом, который экономит деньги, предсказывает будущее и делает бизнес более предсказуемым.

Natural Language Processing (NLP) – обработка естественного языка

Обработка естественного языка, или NLP, — это то, что позволяет компьютеру понимать человеческую речь не как набор слов, а как смысловые конструкции с нюансами, эмоциями и контекстом. Машина учится видеть разницу между «все нормально» и «все нормально?» и понимать, когда фраза на самом деле значит противоположное.

Практическое применение NLP в бизнесе

NLP сегодня превращает компьютеры в тех, кто не просто читает текст, а действительно понимает, о чем он.

Автоматический перевод — самый наглядный пример: системы учитывают стиль, терминологию, интонацию и нередко выдают результат лучше, чем средний профессиональный переводчик.
Анализ настроений клиентов стал привычным инструментом маркетологов. NLP разбирает отзывы, комментарии и обратную связь, выявляя, как аудитория воспринимает бренд. Решения вроде Success KPI анализируют тональность звонков и сообщений в контакт-центрах, превращая эмоции клиентов в конкретные инсайты.
Умные чат-боты работают почти как живой оператор. Они понимают естественный язык, ведут диалог и умеют подстраиваться под пользователя. T‑Mobile, например, использует NLP для поиска ключевых слов в текстовых сообщениях и выдачи персонализированных рекомендаций.
Обработка документов еще одна сфера, где NLP незаменим. В страховании, медицине, юриспруденции модели автоматически просматривают огромные объемы текстов, извлекают информацию и защищают конфиденциальные данные.

В России примеры тоже есть: платформа SaluteSpeech от Сбера умеет распознавать и синтезировать речь, внедряя понимание естественного языка в разные продукты. NLP перестает быть «экспериментом для айтишников» и становится инструментом компаний, который автоматизирует процессы, помогает работать с большими объемами информации и извлекать из них смысл.

Deep Learning (DL) – глубокое обучение

Глубокое обучение стало тем самым зрением машин, которое делает их способными видеть, чувствовать и предсказывать. Компьютерное зрение с помощью сверточных нейронных сетей учит алгоритмы различать лица, предметы, тексты — и делает это с точностью, недостижимой для человеческого глаза. В бизнесе компьютерное зрение помогает отслеживать качество продукции, анализировать медицинские изображения, повышать безопасность.

Практическое применение DL в бизнесе

В финтехе глубокое обучение работает как следователь — замечает малейшие отклонения в поведении пользователей и ловит мошенников по следу цифровых следов. Оно само учится, подстраивается, эволюционирует быстрее, чем появляются новые схемы обмана.
В продажах нейросети прогнозируют, кто из клиентов готов к разговору, кто — к покупке, сокращая звонки и увеличивая встречи. Они анализируют речь, мимику, эмоции, чтобы понять не просто «что сказал человек», а «что он имел в виду».
В промышленности глубокое обучение стало инструментом профилактики: предсказывает поломки, оптимизирует процессы, следит за оборудованием. Системы, вроде внедренной компанией DHL, контролируют десятки тысяч машин и снижают издержки и простои — так, как раньше не мог ни один инженер.

В России технологии глубокого обучения уже встроены в реальность: они распознают лица в метро, анализируют металлургические процессы, управляют потоками данных и принимают решения быстрее любого оператора. Машины начали видеть, думать и учиться — и делают это все лучше.

Large Language Models (LLM) – большие языковые модели

Большая языковая модель — это нейросеть, которая учится говорить на человеческом языке, переваривая терабайты текстов: от научных статей до форумных переписок. Она понимает контекст, строит связи и предсказывает, какое слово должно быть следующим. LLM стоит на пересечении трех технологий:

NLP учит ее понимать смысл;
ML — извлекать закономерности из данных;
DL — видеть глубже, сквозь слои смысла.

Чтобы создать GigaChat, разработчики обработали 7,5 петабайта текстов — это примерно как если бы собрать полсотни Ленинских библиотек и заставить их разговаривать между собой.

Трансформация бизнес-процессов через LLM

Большие языковые модели становятся новым мотором цифровой трансформации бизнеса. В клиентском сервисе они заменяют целые отделы поддержки: Т-Банк запустил экосистему помощников — секретарь отвечает на звонки, финансовый ассистент анализирует траты, персональный шопер подбирает товары. В Klarna чат-бот на базе ChatGPT взял на себя две трети обращений, фактически заменив работу семисот сотрудников и сократив время решения проблем с 11 до 2 минут.

В сфере контента языковые модели превращаются в соавторов. Они пишут тексты, адаптируют их под SEO и формат площадки, генерируют идеи и правят формулировки, сохраняя тон бренда. В юридической практике LLM анализируют договоры, находят смысловые расхождения и оценивают финансовые риски, экономя часы рутинной проверки.
Корпоративные базы знаний. Они становятся коллективной памятью компании, хранят контекст проектов, инструкции, кейсы и ответы на типовые вопросы. В ТТК уже внедрен цифровой консультант на базе нейросетей: он помогает новым сотрудникам быстрее адаптироваться и разгружает HR-отдел.
В аналитике LLM действуют как мгновенный исследователь. Там, где команда собирала данные неделями, модель за часы формирует отчеты, выделяет тренды и подсказывает решения. В автомобильной отрасли языковые модели уже работают с клиентами напрямую — объясняют характеристики, сравнивают модели, рассказывают об условиях покупки.

Как выбрать ML DL NLP или LLM для вашей компании

Мы разобрались, что такое ML, DL, NLP и LLM, но какая технология подойдет именно для вашего бизнеса. Кратко объясняем:

Когда использовать ML

Выбирайте машинное обучение для задач с структурированными данными, где важны скорость принятия решений и интерпретируемость результатов:

скоринг клиентов;
прогнозирование спроса;
оптимизация логистики;
выявление мошенничества в реальном времени.

Когда выбрать DL

Глубокое обучение выбирают там, где нужно работать с изображениями, видео, аудио или текстом. Оно незаменимо:

в системах контроля качества;
медицинской диагностике;
безопасности;
распознавании речи.

Применение NLP

Natural Language Processing незаменим при работе с текстовыми данными и человеческой речью:

автоматизация службы поддержки;
анализ социальных сетей;
обработка документооборота;
голосовые интерфейсы.

Внедрение LLM

Большие языковые модели подходят для комплексной работы с текстовой информацией и создания ИИ помощников:

генерация контента;
корпоративные базы знаний;
сложная аналитика документов;
персонализированное общение с клиентами.

Российский опыт внедрения

90% из топ-100 крупнейших российских компаний уже используют технологии машинного обучения. В Т-Банке ИИ интегрирован в продукты экосистемы из 45 миллионов клиентов — от финансовых сервисов до телеком и лайфстайл-решений.

Российские компании активно создают собственные решения: GigaChat от Сбера, YandexGPT от Яндекса, различные отраслевые системы на базе ML и DL. Особенно активно технологии внедряются в производстве — Северсталь, НЛМК, ММК, Газпром нефть используют ИИ для оптимизации процессов и предиктивной аналитики.