Великі мовні моделі: як працюють ChatGPT, Gemini і Claude

Великі мовні моделі (LLM) стали невід’ємною частиною сучасного цифрового світу, трансформуючи те, як ми шукаємо інформацію, працюємо з текстом та взаємодіємо з технологіями. Серед найпопулярніших представників цього класу штучного інтелекту — ChatGPT від OpenAI, Gemini від Google та Claude від Anthropic. Кожна з цих моделей має свої особливості роботи та застосування.

Як працюють сучасні ШІ-асистенти

Сучасні великі мовні моделі використовують значно складніший процес, ніж класичний вебпошук. Замість простої схеми “запит → результат” вони працюють за принципом Retrieval-Augmented Generation (RAG), що включає кілька етапів:

• Аналіз наміру користувача
• Планування пошуку
• Виконання кількох пошукових запитів
• Збір та аналіз інформації з різних джерел
• Формування фінальної відповіді

Цей процес називається “query fan-out” — коли один запит користувача перетворюється на кілька допоміжних пошуків для всебічного охоплення теми. Наприклад, запит “Де купити одяг онлайн у Європі?” може генерувати окремі пошуки щодо інтернет-магазинів, маркетплейсів, умов доставки, політики повернення та відгуків покупців.

ChatGPT: революційна модель від OpenAI

ChatGPT, представлений у грудні 2022 року, став справжнім проривом у галузі штучного інтелекту. Модель базується на архітектурі GPT-3.5 і використовує інноваційний метод навчання Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Процес генерації тексту в ChatGPT включає:

• Перетворення слів у цифрові вектори (енкодування)
• Обробку через шари трансформерів
• Визначення найбільш ймовірних слів у контексті
• Генерацію нових текстів, а не повторення тренувальних даних

Важливо розуміти, що ChatGPT не просто повторює інформацію зі своєї бази знань, а створює унікальний контент на основі вивчених мовних шаблонів і зв’язків між трильйонами слів.

Gemini: потужна модель від Google

Gemini — це велика мовна модель від Google AI, яка відрізняється потужною інтеграцією з пошуковими можливостями компанії. Як і інші сучасні ШІ-асистенти, вона використовує складний багатоетапний процес для формування відповідей, що включає аналіз інформації з різних джерел — від офіційної документації до форумів і технічних блогів.

Claude: конкурентна модель від Anthropic

Сімейство моделей Claude від Anthropic налічує кілька варіантів, кожен з яких оптимізований для різних завдань. Станом на березень 2026 року актуальною є серія Claude 4, яка включає:

• Claude Opus — флагманська модель для складних завдань, глибокого аналізу та нетривіальних міркувань
• Claude Sonnet — універсальна модель для більшості практичних завдань
• Claude Haiku — легка та швидка модель для простих запитів

Порівняльні тести показують, що Claude 3 може відповідати на більше питань, розуміти довші запити та бути точнішою порівняно з попередніми версіями.

Чому моделі дають різні відповіді

Одне з найцікавіших явищ у роботі великих мовних моделей — це те, що однакові запити можуть отримувати різні відповіді навіть в межах однієї моделі. Це пов’язано з кількома факторами:

• Різні тренувальні дані — кожна модель навчається на унікальних наборах даних
• Стохастичність генерації — параметр “температури” регулює рівень випадковості
• Обмеження контексту — моделі мають обмежену кількість тексту для одночасного аналізу
• Різні алгоритми оцінки достовірності — кожна модель по-своєму оцінює надійність джерел

Дослідження показують, що навіть під час повторного запуску одного й того самого запиту можна отримати різні результати.

Український контекст

Україна також розвиває власні компетенції в галузі штучного інтелекту. У грудні 2025 року стало відомо, що Міністерство цифрової трансформації планує використовувати модель Gemini 3 від Google як базову для створення національної української великої мовної моделі. Це свідчить про визнання важливості технологій LLM на державному рівні.

Часті запитання

Чому ШІ-асистенти іноді дають неправильні відповіді? Мовні моделі можуть “галюцинувати” через обмеження тренувальних даних, стохастичну природу генерації тексту та складність перевірки всіх фактів у реальному часі. Вони аналізують інформацію з багатьох джерел, але не завжди можуть гарантувати її точність.

Чи можна довіряти інформації від ШІ-асистентів? Рекомендується перевіряти критично важливу інформацію з офіційних джерел. Сучасні моделі покращують точність за рахунок пошуку в інтернеті, але все ще можуть робити помилки.

Як обрати найкращу модель для своїх потреб? Вибір залежить від конкретних завдань: для складних аналітичних завдань підходять Claude Opus або ChatGPT, для швидких відповідей — Claude Haiku, для пошуково-орієнтованих завдань — Gemini. Рекомендується тестувати різні моделі для вашого конкретного випадку.