🧠 Что такое LLM? 🧐
💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.
Познакомься: это LLM.
🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.

🧩 А теперь расшифруем:
LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что по-русски значит «большая языковая модель».
— Large (большая) — потому что модель обучена на гигантских массивах данных и имеет миллиарды параметров, словно "нейроны", которые учатся понимать язык.
— Language (языковая) — потому что она работает с человеческой речью: распознаёт вопросы, команды, описания.
— Model (модель) — потому что это математическая структура, созданная на основе машинного обучения, которая находит закономерности и применяет их для генерации текста.
🗂 Такие модели умеют: — объяснять сложное простыми словами,
— подбирать инвестиционные идеи,
— составлять отчёты, инструкции, письма,
— подсказывать по внутренним регламентам,
— и даже писать код.
📌 Примеры LLM, с которыми можно уже пообщаться:
— ChatGPT — от OpenAI, стал почти нарицательным.
— GigaChat — российская разработка от Сбера.
— FRED-T5 — русскоязычная модель от SberDevices, обучена на больших объёмах делового и научного текста.
— YaLM — нейросеть от Яндекса, заточена под русский язык.
— MTS AI Chat — модель от МТС, которая показала хорошие результаты в бенчмарке MERA.
— Sber Mistral — свежая модель с открытым кодом от Сбера.
Все они работают по одному принципу: ты задаёшь вопрос, модель сначала анализирует его, потом вспоминает всё, что знает по теме, и формирует ответ.
Ты спрашиваешь: «Как инвестировать 1000 рублей?»
Модель отвечает: «Можно начать с биржевых фондов — они доступны, надёжны и подходят новичкам. Вот примеры...»
🎯 Где используется LLM:
— в HR-ботах и корпоративных помощниках,
— в банках и финтехе,
— в обучении, маркетинге и аналитике,
— на интранет-порталах, чтобы сотрудники могли быстро находить нужную информацию.
⚠️ Но есть нюанс: LLM не маг и не финансовый советник. Она не предсказывает будущее и может ошибаться. Но если подключить её к внутренним базам знаний или регламентам компании — это мощный инструмент, который экономит часы времени.
💡 Такой ИИ можно встроить прямо в корпоративный портал или мобильное приложение. Например, чтобы сотрудник задал вопрос: «Как оформить командировку?» — и получил ответ с нужной инструкцией, ссылкой на СЭД и шаблоном документа.
А ты уже тестировал GigaChat, YaLM или MTS AI Chat? Что понравилось, а что нет? Расскажи в комментариях — твой опыт будет полезен другим!
И не забудь поставить эмоцию, если стало понятнее или интересно!
Лайкай 👍 комментируй 💬 поддерживай 🙏 подписывайся ✅
#новичкам #обучение #финграм #megait #мегаайти
🧠 Что такое AI-агент? Поговорим по-честному 🤖
🤔 Что это за зверь такой — AI-агент?
Если коротко, AI-агент — это не просто чат-бот, который отвечает на глупости в стиле «расскажи анекдот про программиста». Это самостоятельный цифровой помощник, который умеет ставить цели, принимать решения и учиться на собственных ошибках. Да, немного пугающе звучит, но это и правда новая лига искусственного интеллекта.

🧠 А что такое RAG в ии? 🤖
🗂️ Расшифровка без паники
RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.

📱 Как я сэкономил на связи 115 200₽ 💼
🧠 Зачем платить из зарплаты, если можно — из капитала?
Недавно я задумался: а зачем вообще платить за мобильную связь из зарплаты, если можно позволить себе связь на пассиве?
Перед запуском второго фонда под тегом #mobilefree я сел с калькулятором, семейными тарифами и пакетом терпения. Вышло грустно: мы платили почти 4000₽ в месяц за связь. Просто за воздух. Подключения, интернет, звонки. Всё это — по завышенным тарифам.
📉 Как я уменьшил расходы на 60%
Промониторил рынок, объединил семью в общий тариф, выбрал более выгодные условия без лишнего. В итоге теперь я буду платить 1600₽ в месяц. Без потери качества и удобства.
И вот тут начинается самое интересное.
📊 Считаем фонд на мобильную связь
Цель — сделать так, чтобы мобильная связь оплачивалась сама собой, с процентов от инвестиций. Считаем, сколько нужно капитала при доходности 25% годовых, чтобы каждый месяц приходило по 1600₽:
1600 × 12 ÷ 0,25 = 76800₽.
А если бы я ничего не оптимизировал и платил те же 4000₽? Тогда фонд должен быть 192000₽. Разница — 115200₽. Это почти стоимость нового iPhone.
🏦 Фонд в действии: стартуем с 200₽ в день
Я уже открыл под это дело отдельный брокерский счёт и настроил автоматический перевод по 1000₽ в день. Это мой темп, комфортный для меня. У тебя может быть другой. Главное — регулярность. Начни хотя бы с 200₽ в день — и уже через год у тебя будет основа под один из таких фондов.

💰 Больше доход — круче жизнь? Не всегда. Но можно иначе 💼
Когда растут доходы, кажется, что пора переходить на следующий уровень: больше тратить, красивее жить, ближе к «люксу». Но почему-то у многих вместо комфорта приходит… усталость. И тревога — «куда всё уходит?».
А всё просто: вместо того, чтобы улучшать уровень жизни, мы улучшаем уровень расходов.
Так что же действительно работает? Вот личный опыт — без машин, но с кайфом.
