«Эта модель лучше шутит, а та лучше пишет код» — отличный критерий выбора, если вы просто переписываетесь с чатиком. Но как только LLM оказывается внутри продукта, нас перестаёт интересовать юмор и начинает волновать архитектура: encoder–decoder против decoder‑only, мультимодальные энкодеры, test‑time reasoning, скрытые цепочки рассуждений. В этом посте попробуем перестать выбирать между логотипами и посмотреть на языковые модели как на инженерные конструкции с понятными trade‑off’ами.
В первоначальной архитектуре трансформера кодировщик (encoder) и декодировщик (decoder) были равноправны. Кодировщик формировал контекстное представление входных данных, а декодировщик последовательно генерировал выходные данные на основе этого представления. Сейчас в языковых моделях преобладают чистые декодировщики, но с 2024–2025 годов наблюдается тенденция к возврату гибридных архитектур и моделей рассуждений, где логический вывод выделяется в отдельный этап.
С практической точки зрения важно понимать, какую модель выбрать, а с инженерной – как она устроена и какие преимущества и недостатки это дает.
Сравнение архитектур encoder–decoder и decoder-only: что меняется?
Классическая архитектура encoder–decoder
В архитектуре encoder–decoder входной текст обрабатывается стеком кодировщиков:
Кодировщик создает двунаправленное контекстное представление, где каждый токен учитывает весь входной текст.
Декодировщик генерирует выходные данные авторегрессионно, опираясь на предыдущие выходные данные и перекрестное внимание к выходу кодировщика.
Эта схема широко применялась в машинном переводе (T5, BART и их производные) из-за:
улучшенной эффективности использования данных: проще выучить соответствие “вход → выход” как две подзадачи – “понять” и “сказать”;
естественного создания узкого места в виде скрытого представления, к которому можно подключать дополнительные задачи (классификация, разметка и т.п.).
Архитектура Decoder-only: классика GPT
Decoder-only архитектура отбрасывает кодировщик и обучает один большой авторегрессионный блок для предсказания следующего токена. Это упрощает:
процесс обучения (одна модель, одна функция потерь);
масштабирование по параметрам и данным;
решение задач по продолжению текста.
Но это приводит к тому, что:
вход и выход находятся в одном пространстве;
модель понимает и генерирует в одном и том же блоке, из-за чего сложнее контролировать понимание входных данных.
На практике большинство популярных LLM для кода и чатов – это семейства decoder-only (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek-V, LLaMA, Mistral и т.п.).
Зачем возвращаться к кодировщикам?
В настоящее время кодировщик возвращается, но не в классической форме seq2seq, а как отдельные компоненты:
специализированные текстовые кодировщики для эмбеддингов и поиска;
визуальные и мультимодальные кодировщики, предоставляющие вектор, с которым работает текстовый декодировщик;
вспомогательные кодировщики рассуждений, в которые модель помещает промежуточные рассуждения.
Современная LLM-система – это конвейер: кодировщик → индекс/поиск → модуль рассуждений → декодировщик.
От генерации к рассуждению: что такое модели рассуждений?
Классические LLM обучались как модели распределения текста: максимизировать вероятность следующего токена на основе истории. В 2022–2023 это дополнили подходом chain-of-thought (CoT): модель должна проговаривать шаги рассуждения перед ответом. В 2024–2025 появился отдельный класс моделей рассуждений (DeepSeek-R1, модели o-серии и их производные), где процесс мышления становится отдельным этапом вычислений.
Chain-of-thought как способ взаимодействия
CoT подход прост: вместо ответь мы просим объясни шаги, затем дай ответ. Это:
повышает точность в задачах с несколькими логическими шагами;
предоставляет читаемый ход мыслей для человека.
Минусы:
использование токенов увеличивает время и стоимость;
модель остаётся той же, изменяется только способ взаимодействия.
Test-time search и скрытое мышление
Модели рассуждений нового поколения выполняют CoT внутри, не показывая его пользователю.
Основные идеи:
модель генерирует множество внутренних цепочек рассуждений;
оценивает их с помощью вспомогательных сетей и эвристик;
выбирает или объединяет лучшую цепочку и преобразует её в финальный ответ.
DeepSeek-R1 комбинирует обучение на размеченных reasoning-трейсах и механизмы выбора ветки, чтобы поощрять цепочки, приводящие к правильному ответу. OpenAI использует похожие идеи test-time search и скрытого CoT.
На практике это приводит к:
повышению точности в задачах с многошаговой логикой, математикой, кодом;
возможности делать ответы короче, исключая длинные рассуждения.
Влияние архитектуры на реальные сценарии
Код и архитектура прилож��ний Для кода и системного проектирования важны:
способность удерживать длинный контекст (монорепозитории, многомодульные системы);
многошаговое рассуждение (не просто дописать функцию, а спланировать изменения);
устойчивость к ложным закономерностям в обучающих данных.
Decoder-only модели без надстроек для рассуждений часто выдают правдоподобные, но неверные результаты (галлюцинации API, типов, протоколов), а также плохо объясняют свои действия.
Модели рассуждений, такие как DeepSeek-R1 или o-серия, лучше справляются со сложными задачами (архитектура с несколькими сервисами, миграции схем, оптимизация алгоритма) благодаря внутреннему поиску по рассуждениям и обучению на размеченных данных.
С точки зрения encoder/decoder:
отдельные кодировщики кода (CodeBERT) используются для поиска по репозиторию и навигации;
LLM-декодировщик решает задачу редизайна/рефакторинга, имея релевантный контекст.
На практике стек выглядит так: кодировщик для поиска контекста → модель рассуждений → декодировщик для отображения кода.
Аналитика и бизнес-решения Для бизнес-аналитики и маркетинга важно объединять разнородные источники (таблицы, текст, события), сохранять причинно-следственные связи и объяснять вывод так, чтобы его можно было проверить.
В этих случаях подходят гибридные системы:
кодировщики для табличных данных и данных о событиях;
LLM-декодировщик для интерпретации и перевода на понятный язык;
слой рассуждений для многошаговых сценариев (если изменить X, ч��о будет с Y).
Чистые decoder-only LLM без механизмов рассуждений часто выдают красивую аналитику без логики, что вызывает опасения у специалистов по анализу данных.
Поиск, RAG и корпоративные ассистенты Фактический стандарт корпоративных ассистентов – это RAG:
кодировщик создает эмбеддинги документов;
векторный поиск выбирает релевантные фрагменты;
LLM-декодирвщик отвечает на вопрос на основе найденного контекста.
Дополнительно используется модуль рассуждений (работает на теории вероятности):
выбор нескольких гипотез ответа на основе разных документов;
внутренняя перекрестная проверка между ними;
формирование финальной версии с указанием источников.
Архитектурно это каскад из encoder → retriever → reasoning-LLM → decoder.
Где encoder–decoder всё ещё полезен
Несмотря на преобладание decoder-only LLM, у классической архитектуры encoder–decoder есть свои области применения:
Машинный перевод и задачи input → output с четкой структурой.
Мультимодальные системы, где несколько кодировщиков (текст, изображение, аудио) объединяются с одним декодировщиком.
Сценарии, где важно разделить понимание и говорение из соображений безопасности (можно добавить фильтры между ними).
Кроме того, encoder часто используется как универсальный инструмент для извлечения признаков: обученный кодировщик можно использовать для поиска, кластеризации и выявления аномалий.
Вывод: выбор модели = выбор архитектурного стека
Сейчас выбор LLM – это не просто выбор конкретной модели, а выбор архитектурного решения:
Нужен ли отдельный кодировщик для данных, кода или документов?
Нужен ли слой рассуждений с test-time search или достаточно классического декодировщика?
Какая часть конвейера наиболее критична по стоимости и задержке?
Чаще всего используется следующий стек:
Encoder – мультимодальные или текстовые кодировщики для поиска и семантики.
Reasoning – современные LLM для сложных задач, требующих рассуждений.
Decoder – модели для массовой генерации и взаимодействия с пользователем.
Вместо обсуждения какая модель лучше шутит, можно перейти к обсуждению конкретных архитектурных решений: где выгоден encoder–decoder, где достаточно decoder-only, а где без модели рассуждений невозможно избежать галлюцинаций. Но это будет в отдельной статье, а сейчас систематизируем понимание все-таки...
...Какие LLM наиболее подходят для различных задач.
В последнее время стало популярным составлять таблицы, в которых указывается, какая модель лучше для кода, текстов или изображений. Однако, часто это просто пересказ маркетинговых материалов или личных впечатлений. В этой статье мы рассмотрим, какие LLM действительно полезны в рабочих условиях и для каких целей их стоит применять.
Я рассматриваю модели с трех точек зрения:
Применение в бизнесе: анализ данных, автоматизация процессов, поддержка при принятии решений.
Применение в инженерии: разработка кода, проектирование архитектуры, инструменты для разработчиков.
Применение в продуктах: создание чат-ботов, виртуальных ассистентов, интеграция в различные сервисы.
Важное замечание: любая модель, используемая без необходимого окружения (инструментов, промптов, конвейеров данных), может выдать лишь около 60% от потенциально возможного результата. Остальное зависит от инженерной составляющей.
Критерии сравнения моделей.
Вместо субъективной оценки лучше использовать следующий чек-лист:
[ ] - Качество рассуждений.
Насколько успешно модель решает задачи, требующие нескольких шагов (проектирование архитектуры, анализ данных, сложные бизнес-запросы), не допускает ли галлюцинаций и способна ли поддерживать логическую цепочку аргументов.
[ ] - Качество текста.
Насколько хорошо модель пишет на нужном языке, придерживается заданного стиля, избегает канцеляризмов и однообразных выражений.
[ ] - Код.
Не просто генерирует отдельные функции, а понимает контекст всего репозитория, умеет выполнять рефакторинг, объяснять код и предлагать архитектурные решения.
[ ] - Контекст и память.
Не только формальный лимит на количество токенов, но и то, как модель обрабатывает большие объемы информации: не теряет ли важные детали после 50 сообщений и насколько хорошо отбрасывает ненужную информацию.
[ ] - Стоимость и скорость ответа.
Для личного использования высокая стоимость может быть приемлема. Но в рабочих условиях важна цена каждого запроса и скорость получения ответа.
[ ] - Правовые вопросы и инфраструктура.
Где можно размещать модель, какие есть SDK, как организована оплата, есть ли варианты установки на собственной инфраструктуре, как решаются вопросы защиты данных (PII, NDA).
Далее рассмотрим различные семейства моделей и их применение в реальных сценариях.
Claude: Мощный анализ и код.
Sonnet часто хвалят за его стабильность в трех областях:
Создание длинного связного контента.
Написание статей, документации, описаний продуктов, объяснений. Sonnet поддерживает стиль и структуру текста, не теряя логику на протяжении десятков абзацев.
Разработка и рефакторинг кода.
Sonnet хорошо подходит для рефакторинга сложного кода, объяснения чужого кода и анализа архитектуры сервисов. Особенно, если предоставить ему достаточно контекста (часть репозитория, архитектурные схемы, требования).
Человечность.
Sonnet умеет использовать шутки, метафоры и неформальный стиль, что делает его приятным в общении и полезным для решения творческих задач.
Opus имеет схожий подход, но его стоимость оправдана только для очень специфических задач: сложные исследования, юридические вопросы, due diligence. Для типичных задач в инженерии и бизнесе Sonnet дает почти такой же результат за меньшие деньги.
Когда стоит выбрать Claude:
Если нужен надежный помощник в проектировании архитектуры и разработке кода.
Если требуется писать длинные тексты, которые должны быть понятны человеку.
Если важна структура и связность больших объемов информации.
Когда не стоит выбирать:
Если нужна максимальная скорость и низкая стоимость обработки запросов.
Если основной язык не английский и не планируется выход на глобальный рынок (есть более простые и дешевые альте��нативы).
Gemini: Когда нужно обрабатывать много данных.
Gemini хорошо работает с большим объемом разнородных данных:
Большой объем обрабатываемого текста.
Благодаря большим лимитам на контекст можно загружать большие документы, отчеты, спецификации, код и таблицы. Модель не сразу забывает, о чем шла речь.
Анализ таблиц.
Gemini уверенно справляется задачами, такими как проанализируй выгрузку из рекламного кабинета и найди ошибки или найди закономерности в CSV‑файле с данными о продажах. Особенно, если использовать предварительную обработку данных.
Интеграция с сервисами Google.
Gemini хорошо работает с GDrive, Sheets, документами и поиском Google.
Мнения о Gemini в отношении создания креативного контента и текстов расходятся. Кому‑то этого достаточно, но по стилю и живости он часто уступает Claude или GPT. Однако, он отлично подходит для задач, связанных с обработкой данных.
Когда стоит выбрать Gemini:
Если нужно работать с таблицами, отчетами и метриками.
Если нужно объединять текст, код и данные в одном сценарии.
Если вы уже используете продукты Google.
Когда не стоит выбирать:
Если основная задача — создание креативных текстов, написание историй и точная передача тональности.
Если важен точный контроль над формулировками (маркетинг, PR, общение с клиентами).
GPT: Универсальный инструмент.
GPT стал стандартом, поскольку охватывает широкий спектр задач.
Тексты.
Модели GPT хорошо справляются с:
Маркетинговыми текстами
Созданием структуры статей
Адаптацией под разный стиль
Важное отличие — более аккуратная работа с формулировками: меньше повторений, лучшее чувство структуры, умение перефразировать мысль, сохранив смысл.
Модели GPT хорошо показывают себя в:
Построении планов, дорожных карт, архитектурных решений
Многошаговом анализе (от бизнес‑требований до схем и API)
Проверке гипотез (что произойдет с экономикой, если мы увеличим цену?)
Код.
GPT хорошо справляется с типичными задачами разработки, генерацией шаблонов кода и может быть использован в качестве второго разработчика на простых задачах.
Мини‑версии GPT можно использовать в чат‑ботах: это дешево, быстро и достаточно эффективно для задач, таких как выделить объекты, сделать краткое изложение, определить намерение.
Когда стоит выбрать GPT:
Если нужен универсальный инструмент для всего с хорошим качеством.
Если нужен баланс между текстом, кодом и логикой.
Если важна экосистема: плагины, интеграции.
Когда стоит дополнить другими моделями:
Если есть специфическая задача, где другая модель работает лучше (например, Sonnet для сложного кода или Gemini для анализа таблиц).
Если требуется полный контроль и открытый исходный код.
DeepSeek, Qwen, LLaMA, Mistral: Открытый исходный код.
Модели с открытым исходным кодом — это не столько конкуренты GPT, сколько материал для создания собственных решений.
DeepSeek, Qwen:
Подходят для кода и анализа на уровне хорошего специалиста
Иногда доступны в режимах, где модель выполняет цепочку рассуждений.
Плюсы:
Можно размещать на своей инфраструктуре
Можно дообучать.
Минусы:
Требуют инфраструктуры
Качество зависит от сборки.
LLaMA, Mistral:
Имеет смысл создавать своих помощников, ботов и аналитиков.
Можно оптимизировать под конкретное оборудование.
Есть форки и дообученные варианты.
Использовать такие модели для конечного пользователя - не лучшая идея. Но в качестве основы собственного продукта или внутреннего инструмента - это хороший вариант.
Локальные модели: Когда важны данные.
Локальные модели - это ответ на вопросы:
У нас NDA, мы не можем передавать данные в облако.
Нам нужен ассистент, который знает только нашу область.
Что можно делать локально:
Внутренний анализ логов, документации
Поиск по внутренним знаниям
Простые боты для поддержки.
Чего не стоит ожидать:
Высокого качества без дообучения
Работы со сложной логикой на слабом оборудовании.
Локальные LLM - это отдельный проект. Но там, где к данным есть жесткие требования, это единственный разумный путь.
Национальные модели: Gigachat, YandexGPT.
У национальных моделей есть несколько преимуществ:
Поддержка языка
Юридическое удобство
Интеграция с местной инфраструктурой.
Gigachat, YandexGPT можно рассматривать как:
Инструмент для анализа данных
Fallback-вариант.
По качеству они догоняют модели, но для многих задач достаточно хорошо оказывается важнее, чем максимум.
Какой набор моделей стоит использовать в будущем
Вместо выбора лучшей модели лучше собрать набор из нескольких, каждая из которых решает свою задачу.
Один из вариантов:
Для сложного анализа, кода и текстов: Claude + GPT, Sonnet.
Sonnet подходит для рассуждений и кода, GPT - для текстов и логики.
Для работы с таблицами: Gemini.
Можно использовать его в паре с чем-то другим: один извлекает закономерности, второй - упаковывает выводы.
Для автоматизации:
Недорогая модель + хорошо настроенные промпты.
Для приватных сценариев:
Open-source (DeepSeek, Qwen, LLaMA, Mistral).
Для локального рынка:
Национальная модель.
Что не стоит делать:
Выбирать модель по совету
Ожидать, что одна модель спасет продукт.
Реальный успех зависит от умения комбинировать.
Если материал был полезен – поставьте плюс автору в карму, это разблокирует для меня больше возможностей писать сюда!
