GPT расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer, по-русски «генеративный предобученный трансформер». Так OpenAI называет своё семейство языковых моделей. Модель получает текст, режет его на кусочки-токены и дописывает ответ по одному кусочку, каждый раз выбирая самый вероятный.
ChatGPT и GPT путают постоянно. ChatGPT — чат-приложение, GPT — модели внутри него. О самом сервисе мы подробно рассказали в статье что такое ChatGPT, а здесь разберём технологию: что значит каждая буква, как модель пишет ответ и чем версии отличаются друг от друга.
Если вы пришли из настроек Windows, вам нужна другая GPT. Так называется таблица разделов диска, GUID Partition Table, и Microsoft разбирает её в справке о дисках GPT. К нейросетям она отношения не имеет.
CheckroiПодборка курсов по ChatGPT604 курса • 63 школыСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→
Как расшифровывается GPT
Каждое слово в названии описывает одно свойство модели: что она делает, как учится и как устроена внутри.
| Буква | Слово | Перевод | Что это значит |
|---|---|---|---|
| G | Generative | генеративная | пишет текст сам, готовых ответов у неё нет |
| P | Pre-trained | предобученная | сначала читает огромный массив текстов без конкретной задачи, потом её доучивают |
| T | Transformer | трансформер | архитектура нейросети, построенная на механизме внимания |
Термин появился в 2018 году вместе со статьёй OpenAI «Improving Language Understanding by Generative Pre-Training». Архитектура старше на год: трансформер предложили исследователи Google в работе «Attention Is All You Need». Они отказались от рекуррентных сетей, которые читали текст слово за словом, и оставили только внимание.
Трансформер обрабатывает слова параллельно и поэтому учится быстрее. Через пару лет на нём уже обучали модели на десятках гигабайт текста.
Чем GPT отличается от ChatGPT и других нейросетей
В новостях и в разговорах «гпт» стало словом для любого чат-бота. За похожими названиями стоят разные вещи и разные компании.
| Название | Что это | Кто делает |
|---|---|---|
| GPT | семейство языковых моделей | OpenAI |
| ChatGPT | чат-приложение на моделях GPT | OpenAI |
| YandexGPT | собственная языковая модель, с OpenAI не связана | Яндекс |
| GigaChat | собственная языковая модель | Сбер |
| ruGPT-3 | открытые модели для русского языка на архитектуре GPT | SberDevices |
| Claude, Gemini, DeepSeek | модели других компаний, тоже на трансформерах | Anthropic, Google, DeepSeek |
Называть Claude или Gemini «гпт» неточно: так называется продуктовая линейка OpenAI. Другие компании тоже строят модели на трансформерах и тоже предобучают их на текстах, но называют по-своему.
Российские модели мы разбирали отдельно: что такое YandexGPT и что такое GigaChat. Буквы GPT в названии модели Яндекса не означают, что внутри технология OpenAI, а как они справляются с одними и теми же задачами, видно в сравнении YandexGPT или ChatGPT.
С генераторами картинок модели GPT тоже лучше не смешивать. В основе большинства из них диффузионные модели: они постепенно превращают шум в изображение. GPT пишет последовательность токенов слева направо, и это другой принцип.
GPT и искусственный интеллект: в чём разница
Искусственный интеллект намного шире GPT. Удобнее всего представить матрёшку, где каждый следующий уровень вложен в предыдущий.
- Искусственный интеллект: любые программы, которые решают задачи, требующие от человека мышления, от шахматного движка до распознавания лиц.
- Машинное обучение: программы, которые не пишут правилами, а учат на примерах.
- Нейросети: вид машинного обучения, где модель состоит из слоёв простых вычислительных элементов.
- Языковые модели: нейросети, которые работают с текстом и предсказывают следующие слова.
- Трансформеры: архитектура, на которой сейчас построены почти все крупные языковые модели.
- GPT: одна из линеек трансформеров, модели компании OpenAI.
Поэтому сказать «GPT относится к искусственному интеллекту» верно, а наоборот нельзя. Распознавание номеров на камерах или рекомендации в онлайн-кинотеатре тоже ИИ, но к GPT отношения не имеют.
Канал основателя Checkroi Вани Буявца3 700 человек читают мой Телеграм-канал про нейросетиСобрал промпты для Claude Code и ChatGPT, разборы ИИ-инструментов и лайфхаки по продвижению бизнеса в одном местеПрисоединитьсяКак работает GPT простыми словами
Внутри GPT нет базы готовых ответов. Модель решает одну задачу снова и снова: угадывает, какой кусочек текста должен идти следующим. В техническом отчёте о GPT-4 OpenAI так и пишет: модель предобучена предсказывать следующий токен в документе.
По шагам это выглядит так.
- Текст режется на токены. Токен бывает словом целиком, частью слова или знаком препинания. Длинное русское слово обычно распадается на несколько токенов.
- Каждый токен превращается в набор чисел. Слова, близкие по смыслу, получают похожие наборы, поэтому модель «чувствует», что «кошка» ближе к «коту», чем к «табуретке».
- Механизм внимания связывает слова между собой. В фразе «Маша отдала книгу Пете, потому что он попросил» модель должна понять, что «он» относится к Пете. Внимание решает, на какие слова смотреть при обработке каждого следующего.
- Модель считает вероятности следующего токена. После «Столица Франции —» вероятность у «Париж» огромная, у «Лондон» близка к нулю.
- Выбирается токен, и круг повторяется. Ответ из ста слов складывается из нескольких сотен таких проходов подряд.
Отсюда главное свойство GPT: модель пишет правдоподобно и правду не проверяет. Если нужного факта в обучающих текстах мало, она всё равно выдаст гладкий ответ, только неверный. Такие ошибки называют галлюцинациями.
Почему на один вопрос GPT отвечает по-разному
Модель не всегда берёт самый вероятный токен. Если бы брала, ответы были бы одинаковыми и скучными, а в длинном тексте она начинала бы ходить по кругу. Поэтому следующий токен выбирается случайно, но с учётом вероятностей: «Париж» выпадет почти всегда, а среди десятка равноценных синонимов выбор каждый раз свой.
Насколько смело модель рискует, задаёт параметр температура. В чате его не видно, а в API разработчик выставляет его сам. В чате на разброс ответов влияет сам запрос: чем точнее условия, тем меньше случайного. Приёмы собраны в статье про промпт-инжиниринг для ChatGPT.
| Температура | Как ведёт себя модель | Когда нужна |
|---|---|---|
| низкая | выбирает самые вероятные слова, ответы почти не меняются | извлечь данные из документа, классифицировать заявки, написать код |
| средняя | пишет естественно, но без сюрпризов | письма, статьи, ответы клиентам |
| высокая | чаще берёт неожиданные слова, текст живее, ошибок больше | мозговой штурм, названия, слоганы |
Контекстное окно: сколько текста модель учитывает за раз
Модель видит не весь ваш диалог за месяц, а ограниченный кусок: последние сообщения, загруженные файлы и собственный ответ. Этот объём называют контекстным окном и меряют в токенах.
У флагманской модели OpenAI окно сейчас 1M (128K out) токенов, в него помещается толстая книга. Когда разговор вылезает за границу, самое старое вываливается, и модель «забывает» начало. Решение: важные условия повторяйте в новом сообщении или начинайте новый чат с короткой выжимкой. Как это выглядит в самом чате, показали в разделе о контекстном окне статьи что такое ChatGPT.
Разбор с примерами вероятностей и словарём терминов есть в статье языковые модели простыми словами.
Как обучают модели GPT
Обучение идёт в несколько этапов. Буква P в названии описывает только первый.
Предобучение на текстах
Модель читает огромный массив текстов и учится их продолжать. Первую GPT в 2018 году обучали на корпусе BooksCorpus из 7 000 с лишним неизданных книг. Для GPT-2 OpenAI собрала набор WebText: чуть больше 8 млн документов, 40 ГБ текста, это описано в статье о GPT-2.
После этого этапа модель хорошо продолжает текст, но плохо отвечает на вопросы. Спросите её «как сварить борщ», и она может дописать ещё пять похожих вопросов вместо рецепта.
Дообучение на образцовых ответах
Решение: модель доучивают на диалогах, где люди написали правильные ответы на запросы. Так она привыкает к формату «вопрос — ответ».
Обучение с обратной связью от людей
Разметчики сравнивают несколько ответов модели и выбирают лучший, а модель подстраивается под эти оценки. Метод называют RLHF.
У других разработчиков этот этап устроен по-своему. Anthropic, например, учит Claude сверяться с набором письменных принципов, и часть оценок ставит уже не человек, а сама модель. Подробности в статье что такое Constitutional AI.
В 2022 году OpenAI показала эффект в работе об InstructGPT: ответы модели на 1,3 млрд параметров людям нравились больше, чем ответы GPT-3 на 175 млрд. Разница в размере 100 раз, а выиграла меньшая.
На этом подходе в ноябре 2022 года OpenAI запустила ChatGPT, и про GPT узнали все.
История GPT от GPT-1 до GPT-6
Первые модели OpenAI описывала подробно, вплоть до числа слоёв. Для GPT-4 размер уже не назвали: в отчёте прямо сказано, что деталей архитектуры, включая размер модели, в нём нет.
| Модель | Год | Параметров | Что изменилось |
|---|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 | 117 млн | показала, что предобучение на книгах помогает решать задачи после небольшого дообучения |
| GPT-2 | 2019 | 1,5 млрд | справлялась с частью задач без дообучения, по одному описанию |
| GPT-3 | 2020 | 175 млрд | выполняет задачу по нескольким примерам прямо в запросе |
| InstructGPT | 2022 | от 1,3 млрд | научилась следовать инструкциям благодаря обратной связи от людей |
| GPT-4 | 2023 | не раскрыто | принимает на вход не только текст, но и картинки |
| GPT-5 | 2025 | не раскрыто | новое поколение, за год выросло до версий 5.4, 5.5 и 5.6 |
| GPT-5.6 | 2026 | не раскрыто | линейка разделилась на три модели: Sol, Terra и Luna |
| GPT-6 | 2026 | не раскрыто | контекст около 1 млн токенов, старшая модель Astra заточена под агентов |
Размеры GPT-1 и GPT-2 взяты из таблицы архитектур в статье о GPT-2: самая маленькая модель там равна исходной GPT. Число параметров GPT-3 названо в статье «Language Models are Few-Shot Learners».
Рост почти в 1 500 раз от первой модели до GPT-3 занял два года. Дальше OpenAI перестала мериться параметрами и стала выпускать линейки под разные задачи.
Какие модели GPT актуальны сейчас
В линейке OpenAI сейчас четыре рабочие модели. Названия меняются с каждым релизом, поэтому в таблице стоят версии, актуальные на день, когда вы читаете статью.
| Модель | Для чего подходит |
|---|---|
| GPT-6 Astra | самые сложные задачи: агенты, работа с компьютером, длинные цепочки действий |
| GPT-6.1 Sol | основная модель для текстов, кода и анализа данных |
| GPT-5.6 Terra | массовые задачи, где важен баланс цены и качества |
| GPT-6 Luna | быстрые и дешёвые ответы, обработка больших объёмов |
Какую из них выбрать под свою задачу, мы разобрали в статье какую модель ChatGPT выбрать. В чате ChatGPT модель часто подбирается автоматически, а вот в API её указывают явно. На тех же моделях работают и Custom GPTs, помощники с заранее заданной ролью.
Разработчики подключают модели через API OpenAI по идентификатору. У флагмана он такой: gpt-6.1-sol. Сколько запросов можно сделать на разных тарифах, рассказали в материале о лимитах ChatGPT.
Канал основателя Checkroi Вани БуявцаЗабирайте промпты и обучение по нейросетям в моём Телеграм-каналеБольше 3 700 человек уже применяют Claude Code, ChatGPT и другие нейросети в работе, учёбе, бизнесе и жизниПерейти в каналЧто GPT умеет и где ошибается
Лучше всего модель справляется с текстом и кодом.
- Пишет, сокращает и переписывает тексты под нужный тон.
- Переводит и объясняет сложные темы простыми словами.
- Пишет код, находит в нём ошибки и комментирует чужой.
- Разбирает документы и таблицы, делает выжимки.
- Работает по заранее заданной роли: таких помощников можно собрать самому.
- Выполняет многошаговые задачи как агент, об этом статья про AI-агентов ChatGPT.
Слабые места следуют из того, как модель устроена.
- Выдумывает факты, ссылки и цитаты, когда не знает ответа.
- Знает мир только до даты, на которой закончились обучающие данные. У флагмана это апрель 2026, более свежие события модель видит, только если ищет в интернете.
- В длинных расчётах может ошибиться в цифре, если не запускает код.
- Повторяет перекосы и стереотипы, которые были в обучающих текстах.
- Ничего не знает о ваших внутренних документах, пока вы их не покажете.
Правило на каждый день: всё, что пойдёт в работу, проверяйте по первоисточнику. И пишите запрос подробно: чем больше условий, тем точнее ответ.
Где GPT применяют в работе
Модели GPT работают не только в чате. Ими пользуются в офисе, в учёбе и в разработке, и почти везде задача сводится к одному: быстрее сделать черновик, который потом проверит человек.
| Кто | Что поручают модели | Что проверяет человек |
|---|---|---|
| Маркетолог | тексты постов, варианты заголовков, разбор отзывов клиентов | факты о продукте и тон бренда |
| Студент и школьник | объяснение темы, план ответа, вопросы для самопроверки | формулы, даты и всё, что пойдёт в работу |
| Разработчик | черновик функции, тесты, поиск ошибки по сообщению | безопасность и логику кода |
| Аналитик | формулы, запросы к базе, выжимку из отчёта | цифры на исходных данных |
| Служба поддержки | черновики ответов клиентам по базе знаний | обещания и сроки |
Пятнадцать готовых задач для одной профессии разобрали в статье ChatGPT для маркетолога. Общий принцип один: модель пишет первую версию, а отвечает за результат человек.
Можно ли пользоваться GPT в России
OpenAI официально не работает с Россией: её нет в списке поддерживаемых стран, а оплатить подписку российской картой нельзя. Сайты компании с российских адресов тоже открываются не всегда.
Что остаётся без ограничений:
- Российские модели. YandexGPT работает в Алисе и в Yandex Cloud, GigaChat от Сбера доступен в браузере и в приложении. Оплата в рублях, вход по обычному аккаунту.
- Открытые модели на своём компьютере. ruGPT-3 от SberDevices лежит на Hugging Face: модель обучали на 80 млрд токенов, запускают её через библиотеку transformers на Python.
Где научиться работать с GPT
Чтобы понимать, как устроена технология, хватит этой статьи. А чтобы встроить модели в работу, нужна практика: писать запросы под свою профессию, собирать помощников, подключать API и разбирать ошибки.
Программы и цены школ, которые учат работать с моделями OpenAI, сравниваются в каталоге курсов по ChatGPT. Если хочется глубже, в разработку и обучение моделей, посмотрите, чем занимается AI-разработчик.
| Курс | Школа | Стоимость со скидкой | В рассрочку | Длительность | Обзор курса от Checkroi |
|---|---|---|---|---|---|
| Нейросети для изображений и видео Перейти на сайт курса |  Эдюсон | 48 455 ₽ | 4037 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Нейросети. Практический курс Перейти на сайт курса |  Skillbox | 74 900 ₽ | - | 3 месяца | Обзор курса |
| ChatGPT: практический курс Перейти на сайт курса | Skillbox | 48 537 ₽ | - | 1 месяц | Обзор курса |
| ChatGPT: нейросеть для текстов, идей и рабочих задач Перейти на сайт курса |  Нетология | 100 000 ₽ | 2777 ₽/мес. | 5 недель | Обзор курса |
| Программирование для школьников: Python и ChatGPT (Детское) Перейти на сайт курса |  Zerocoder | 137 900 ₽ | 7158 ₽/мес. | 1 год | Обзор курса |
Больше программ — в полном каталоге курсов по ChatGPT
