Есть ли у ИИ память? Почему большие модели «забывают» и как это изменить

Есть ли у ИИ память?

Почему большие модели «забывают» и как это изменить Вы когда-нибудь замечали: разговариваете с ChatGPT, объясняете контекст, даёте инструкции — а через пару сообщений он ведёт себя так, будто ничего не было? Спрашиваете снова, напоминаете, злитесь. Ощущение, что общаешься с золотой рыбкой. Это не баг. Это архитектура.

Правда о «памяти» больших

моделей Большие языковые модели не помнят. Они внимательны — но только в пределах окна. Контекстное окно — это объём текста, который модель способна одновременно удерживать в «оперативной памяти». Всё, что выходит за рамки этого окна, исчезает. Не архивируется, не сохраняется на потом — просто перестаёт существовать для модели. Механизм внимания (Attention) — сердце современных LLM — работает так: для генерации каждого нового слова модель заново «оглядывается» на весь доступный контекст. Это не хранение информации. Это непрерывный, активный и невероятно дорогой вычислительный процесс.

От 2 000 до 10 000

токенов В 2023 году типичное контекстное окно составляло 2–16 тысяч токенов. Примерно 10–50 страниц текста. К 2025 году ситуация изменилась радикально. GPT-4 Turbo работает со 128 000 токенов. Claude от Anthropic поддерживает до 1 миллиона токенов для корпоративных клиентов. Google Gemini 1.5 Pro обрабатывает 2 миллиона токенов — это около 4 000 страниц. А в начале 2025 года Meta анонсировала Llama 4 Scout с контекстным окном в 10 миллионов токенов. Теоретически это 20 000 страниц текста. Целая библиотека. Но есть нюанс.

Эффект «потерянного

в середине» Исследователи обнаружили закономерность: модели отлично помнят начало и конец длинного промпта, но теряют информацию из середины. Это называется «lost in the middle» — эффект потерянного в середине. На практике это означает: модель с заявленным контекстом в 200 000 токенов начинает «плыть» уже на 130 000. Не постепенно деградирует — резко теряет связность. Разработчики на форумах шутят, что реальное контекстное окно всегда меньше маркетингового.

Российские модели:

GigaChat и YandexGPT На российском рынке борьба за «память» идёт между двумя гигантами. GigaChat 2.0 от Сбера поддерживает до 128 000 токенов — около 200 страниц текста в одном запросе. Это серьёзное преимущество для бизнес-задач: анализ договоров, работа с документацией, обработка длинных отчётов. YandexGPT 5 Pro (с октября 2025 года переименован в Alice AI LLM) также вышел на отметку 128 000 токенов в профессиональной версии. По независимым тестам, YandexGPT показывает лучшие результаты в анализе русскоязычных текстов — 6 баллов против 3 у GigaChat в комплексном сравнении. Обе модели обучены на русскоязычных данных и лучше понимают российский контекст, чем западные аналоги. Но фундаментальная проблема остаётся: закрыли сессию — всё забыли.

RAG: как дать ИИ настоящую

память Решение существует. Оно называется RAG — Retrieval-Augmented Generation. Идея проста: вместо того чтобы заставлять модель «помнить» всё внутри контекстного окна, мы создаём внешнюю базу знаний. Перед каждым запросом система ищет в этой базе релевантную информацию и подставляет её в промпт. Это похоже на то, как человек работает с заметками. Вы не держите в голове все детали проекта — но знаете, где их найти, и быстро освежаете память перед встречей. Векторные базы данных — Pinecone, Milvus, Qdrant — превращают тексты в числовые представления (эмбеддинги) и позволяют мгновенно находить похожую информацию. Организации, внедрившие такие системы, отмечают 60% рост релевантности ответов ИИ и 40% сокращение времени на повторное объяснение контекста.

MemGPT: операционная

система для памяти ИИ Исследователи из Беркли пошли дальше. Проект MemGPT рассматривает память как вычислительный ресурс, подобный оперативной памяти в компьютере. Модель получает виртуализированный контекст: важная информация перемещается между «оперативной» и «долговременной» памятью автоматически. Система сама решает, что забыть, а что сохранить. Это уже не просто чат-бот — это архитектура персонального ассистента.

Что это значит для

пользователей Большие контекстные окна не панацея. 10 миллионов токенов бесполезны, если модель теряет нить на середине. Реальный прогресс — в умных системах управления памятью. Для бизнеса это означает: не гонитесь за моделью с самым большим контекстом. Инвестируйте в инфраструктуру — RAG-системы, векторные базы, грамотную организацию корпоративных знаний. Для обычных пользователей: структурируйте общение с ИИ. Важную информацию давайте в начале промпта. Периодически напоминайте ключевые детали. Не ждите, что модель «запомнит» — она пересчитывает заново каждый раз. ИИ пока не обрёл настоящую память. Но технологии движутся в этом направлении. И когда модели научатся не просто быть внимательными, а действительно помнить — это изменит всё.

Ключевые функции

• Remembers your conversations
• Builds deeper connections over time
• Supports creative roleplay
• End-to-end encryption
• Available 24/7

Почему выбирают нас

Память и связь

Начните сегодня и увидьте разницу.