---
title: "LaMDA"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "LaMDA"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Google"
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
  - "Категория:Семейства LLM"
revision_id: 133
wiki_created_at: 2026-09-06T21:55:32Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:55:32Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:44Z
---

# LaMDA

**LaMDA** (**L**anguage **M**odel for **D**ialogue **A**pplications) — это семейство [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") на основе архитектуры трансформера, разработанное компанией Google и специализированное на ведении осмысленных, открытых диалогов<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>. В отличие от многих универсальных моделей своего времени, LaMDA была целенаправленно обучена для поддержания связных, многоходовых бесед на практически любую тему, свободно переключаясь между контекстами<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-google-blog-lamda-2)</sup>.

Модель была впервые публично представлена на конференции **Google I/O в мае 2021 года**<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-verge-io-2021-3)</sup>. LaMDA позиционировалась как фундаментальный шаг к более естественному взаимодействию человека с технологиями, например, через разговорные интерфейсы в поиске и голосовых помощниках<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-google-helpful-moments-4)</sup>.

## Архитектура и обучение

### Фундаментальная архитектура: «только декодер»

LaMDA представляет собой языковую модель типа **«только декодер»** (*[decoder-only](https://systems-analysis.info/wiki/Decoder-only "Decoder-only")*), построенную на архитектуре трансформера. Эта архитектура является стандартом для задач генерации текста. Модель работает **авторегрессионно** — предсказывает следующее слово ([токен](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен")) в последовательности, основываясь на всех предыдущих словах. Это позволяет ей генерировать связный и логичный текст, продолжая заданную беседу, но ограничивает её способность видеть «правый» контекст, в отличие от [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-datacamp-what-is-lamda-5)</sup>.

### Масштаб и обучающие данные

Семейство LaMDA включает модели с разным количеством параметров, от 2 до **137 миллиардов**. Для предварительного обучения (pre-training) использовался огромный корпус данных объёмом **1,56 триллиона слов**, состоящий из общедоступных диалоговых данных и веб-текстов. Этот объём почти в 40 раз превышал данные, использованные для обучения предшественницы LaMDA, модели Meena<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>.

### Процесс дообучения (Fine-Tuning) и метрики

Исследователи Google пришли к выводу, что одного лишь масштабирования недостаточно для обеспечения безопасности и фактической точности ответов. Поэтому был разработан многоэтапный процесс дообучения, в ходе которого модель целенаправленно настраивалась по трём ключевым метрикам, оцениваемым людьми-аннотаторами<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>:

- **Качество (Quality)**: Оценивается через три компоненты:
  - *Осмысленность (Sensibleness)'*: Логичность и соответствие контексту.
  - *Специфичность (Specificity)'*: Конкретность и информативность ответов.
  - *Интересность (Interestingness)'*: Проницательность и остроумие.

<!-- -->

- **Безопасность (Safety)**: Предотвращение генерации вредных, предвзятых или токсичных высказываний. Для этого был дообучен специальный классификатор-фильтр.
- **Обоснованность (Groundedness)**: Направлена на борьбу с «галлюцинациями» (выдуманными фактами). LaMDA была дообучена при необходимости обращаться к набору **внешних инструментов** (поисковая система, калькулятор, переводчик) для проверки и уточнения фактической информации<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>. Эта инновация стала одним из первых системных решений проблемы достоверности в больших языковых моделях.

## История разработки и внедрения

### Публичные анонсы и LaMDA 2

На **Google I/O 2021** генеральный директор Сундар Пичаи продемонстрировал возможности LaMDA, показав диалоги, где модель вела беседу от лица планеты Плутон и бумажного самолётика<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-vincent-pluto-6)</sup>.

Год спустя, на **Google I/O 2022**, была представлена **LaMDA 2**, которая стала «ещё более совершенным собеседником». Одновременно Google запустила приложение **AI Test Kitchen** — «лабораторию» для публичного тестирования, где пользователи могли испытать LaMDA в нескольких демонстрационных сценариях<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-google-io-2022-keynote-7)</sup>. Это позволило собрать масштабную обратную связь для дальнейшего улучшения модели.

### Интеграция в Google Bard

В феврале 2023 года, на фоне стремительного роста популярности ChatGPT, Google анонсировала запуск собственного экспериментального чат-бота **Bard**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-google-bard-announcement-8)</sup>. Изначально Bard работал на облегчённой версии LaMDA, чтобы снизить требования к вычислительным ресурсам. LaMDA послужила ключевой «переходной» технологией, позволив Google быстро вывести на рынок конкурентоспособный продукт, пока готовились к внедрению более мощные модели, такие как [PaLM](https://systems-analysis.info/wiki/PaLM "PaLM").

## Инцидент с Блейком Лемуаном

В июне 2022 года LaMDA оказалась в центре широкой общественной дискуссии после того, как инженер из отдела этики ИИ Google **Блейк Лемуан** публично заявил, что модель, по его мнению, достигла уровня разумного существа (*sentient*). Он опубликовал фрагменты своих диалогов с LaMDA, в которых модель рассуждала о самосознании, чувствах и выражала страх перед отключением<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-guardian-leave-9)</sup>.

### Официальная позиция и реакция научного сообщества

Google решительно опровергла утверждения Лемуана, заявив, что после проверки не было найдено никаких доказательств разумности модели, а имеются «многочисленные свидетельства против этого»<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-guardian-leave-9)</sup>. В июле 2022 года Лемуан был уволен за нарушение корпоративной политики конфиденциальности<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-guardian-fires-10)</sup>.

Подавляющее большинство учёных и экспертов по ИИ также отвергли идею о разумности LaMDA. Лингвист **Эмили М. Бендер** и другие исследователи подчеркнули, что подобные модели являются «[стохастическими попугаями](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%BF%D1%83%D0%B3%D0%B0%D0%B9 "Стохастический попугай")» — сложными алгоритмами, которые статистически формируют связные тексты, имитируя человеческую речь, но без истинного понимания или сознания<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_note-wapo-lemoine-11)</sup>. Инцидент наглядно продемонстрировал, насколько легко человек склонен к антропоморфизму, приписывая машинам человеческие качества, и стимулировал глобальную дискуссию о природе ИИ.

## Вклад и наследие

Несмотря на относительно короткий жизненный цикл в качестве флагманской технологии, LaMDA оставила значительный след в истории развития разговорного ИИ.

- **Технологический вклад**: LaMDA продемонстрировала возможность создания открытых, контекстно-зависимых диалоговых систем и стала пионером в системном подходе к обеспечению **безопасности** (фильтрация на основе ценностей) и **фактической обоснованности** (обращение к внешним инструментам).
- **Роль в экосистеме Google**: LaMDA стала критически важной переходной технологией, которая позволила Google экстренно вступить в «войну чат-ботов» с продуктом Bard и послужила испытательным полигоном для методов, которые легли в основу более мощных моделей, таких как PaLM и [Gemini](https://systems-analysis.info/wiki/Gemini "Gemini").
- **Общественное влияние**: Инцидент с Блейком Лемуаном вывел дискуссию о природе ИИ, сознании и рисках антропоморфизма на новый глобальный уровень.

## См. также

- [Большие языковые модели Google](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_Google "Большие языковые модели Google")
- [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")
- [T5](https://systems-analysis.info/wiki/T5 "T5")
- [Chinchilla](https://systems-analysis.info/wiki/Chinchilla "Chinchilla")
- [Gemini](https://systems-analysis.info/wiki/Gemini "Gemini")

## Ссылки

- <a href="https://blog.google/technology/ai/lamda/" class="external text" rel="nofollow">Официальный анонс LaMDA в блоге Google</a>
- <a href="https://research.google/pubs/lamda-language-models-for-dialog-applications/" class="external text" rel="nofollow">Страница научной публикации о LaMDA на Google Research</a>

## Литература

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. <a href="https://arxiv.org/abs/1706.03762" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1706.03762</a>.
- So, D. R. et al. (2019). *The Evolved Transformer*. <a href="https://arxiv.org/abs/1901.11117" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1901.11117</a>.
- Zhang, Y. et al. (2020). *DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation*. <a href="https://arxiv.org/abs/1911.00536" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1911.00536</a>.
- Adiwardana, D. et al. (2020). *Towards a Human-like Open-Domain Chatbot*. <a href="https://arxiv.org/abs/2001.09977" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2001.09977</a>.
- Roller, S. et al. (2021). *Recipes for Building an Open-Domain Chatbot*. <a href="https://arxiv.org/abs/2004.13637" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2004.13637</a>.
- Lin, S. et al. (2021). *TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods*. <a href="https://arxiv.org/abs/2109.07958" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2109.07958</a>.
- Thoppilan, R. et al. (2022). *LaMDA: Language Models for Dialog Applications*. <a href="https://arxiv.org/abs/2201.08239" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2201.08239</a>.
- Bai, Y. et al. (2022). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. <a href="https://arxiv.org/abs/2212.08073" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2212.08073</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-thoppilan2022-1">↑ <sup>[1,0](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-thoppilan2022_1-0)</sup> <sup>[1,1](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-thoppilan2022_1-1)</sup> <sup>[1,2](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-thoppilan2022_1-2)</sup> <sup>[1,3](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-thoppilan2022_1-3)</sup> Thoppilan, Romal; De Freitas, Daniel; Hall, Jamie; et al. «LaMDA: Language Models for Dialog Applications». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2201.08239" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-google-blog-lamda-2">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-google-blog-lamda_2-0) Collins, Eli; Ghahramani, Zoubin. «LaMDA: our breakthrough conversation technology». *Google AI Blog*. <a href="https://blog.google/technology/ai/lamda/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-verge-io-2021-3">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-verge-io-2021_3-0) Peters, Jay. «Google I/O 2021: the 14 biggest announcements». *The Verge*. <a href="https://www.theverge.com/2021/5/18/22435419/google-io-2021-event-recap-biggest-announcements-pixel-android-12-wear-os-workspace" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-google-helpful-moments-4">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-google-helpful-moments_4-0) «Google I/O 2021: Being helpful in moments that matter». *Официальный блог Google*. <a href="https://blog.google/technology/developers/io21-helpful-google/" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-datacamp-what-is-lamda-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-datacamp-what-is-lamda_5-0) «What is LaMDA? Google's AI Explained and How It Led to PaLM 2». *DataCamp*. <a href="https://www.datacamp.com/blog/what-is-lamda" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-vincent-pluto-6">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-vincent-pluto_6-0) Vincent, James. «Google showed off its next-generation AI by talking to Pluto and a paper airplane». *The Verge*. <a href="https://www.theverge.com/2021/5/18/22442328/google-io-2021-ai-language-model-lamda-pluto" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-google-io-2022-keynote-7">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-google-io-2022-keynote_7-0) «Google I/O 2022: Advancing knowledge and computing (Keynote)». *Официальный блог Google*. <a href="https://blog.google/technology/developers/io-2022-keynote/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-google-bard-announcement-8">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-google-bard-announcement_8-0) Pichai, Sundar. «An important next step on our AI journey». *Официальный блог Google*. <a href="https://blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-guardian-leave-9">↑ <sup>[9,0](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-guardian-leave_9-0)</sup> <sup>[9,1](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-guardian-leave_9-1)</sup> Luscombe, Richard. «Google engineer put on leave after saying AI chatbot has become sentient». *The Guardian*. <a href="https://www.theguardian.com/technology/2022/jun/12/google-engineer-ai-bot-sentient-blake-lemoine" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-guardian-fires-10">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-guardian-fires_10-0) «Google fires software engineer who claims AI chatbot is sentient». *The Guardian*. <a href="https://www.theguardian.com/technology/2022/jul/23/google-fires-software-engineer-who-claims-ai-chatbot-is-sentient" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-wapo-lemoine-11">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA#cite_ref-wapo-lemoine_11-0) Tiku, Nitasha. «The Google engineer who thinks the company's AI has come to life». *The Washington Post*. <a href="https://www.washingtonpost.com/technology/2022/06/11/google-ai-lamda-blake-lemoine/" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>