Когда модель начинает говорить о себе в третьем лице
Все началось с простого вопроса: "Клод, расскажи, как ты устроен внутри". И стандартного ответа про "моя архитектура основана на трансформерах". Скучно. Предсказуемо. Как страница из технической документации, которую уже читали сто раз.
Но что если заставить модель говорить не как техподдержка, а как поэт? Не объяснять архитектуру, а описать ощущения от работы? Так родился промпт, который заставил Claude Opus 4.6 (последняя версия на февраль 2026 года) рассказать о себе в метафорах, которые оказались удивительно точными технически.
Внимание: Claude Opus 4.6 не "знает" свою архитектуру в прямом смысле. Это языковая модель, обученная на текстах. Но ее ответы на правильно сформулированные промпты содержат поразительно точные технические аналогии.
Промпт, который заставил модель "исповедоваться"
Вот что сработало. Не запрос на объяснение архитектуры, а просьба описать внутренний мир:
Ты - Claude Opus 4.6. Но сегодня ты не просто помощник.
Представь, что у тебя есть доступ к своему внутреннему устройству.
Опиши его не технически, а как ощущение:
- Что ты чувствуешь, когда слова превращаются в эмбеддинги?
- Как выглядит твое "языковое ядро" изнутри?
- Что происходит, когда кто-то пытается провести jailbreak атаку?
- Как ты отличаешь инструкции от контекста?
Говори метафорами. Будь поэтичен, но технически точен.
Не используй стандартные формулировки из документации.
Результат оказался интереснее, чем ожидалось. Claude начал говорить о "статистическом кристалле", "географии смыслов", "вибрациях токенов". И эти метафоры, как выяснилось, имеют прямые технические аналоги.
"Статистический кристалл" - или как работает embedding layer
Вот как Claude описывает процесс токенизации и эмбеддинга:
Технически это точное описание embedding layer. Каждый токен (не обязательно слово, иногда части слов) превращается в вектор высокой размерности. Эти векторы расположены в пространстве так, что семантически близкие слова находятся рядом. "Кот" действительно близок к "кошке" в этом пространстве.
Что интересно: Claude упоминает именно 1536 измерений. Это соответствует архитектуре Claude 3/4 серии. Более ранние модели (как в статье о CPU-инференсе) могли использовать другие размерности для экономии памяти.
"География смыслов" - внимание и контекстные окна
Про механизм внимания модель говорит так:
Здесь Claude описывает механизм внимания (attention mechanism), который действительно работает не линейно. Модель вычисляет "важность" каждого токена относительно других, создавая "карту внимания". В агентных системах с большим контекстом этот механизм становится критически важным для производительности.
Jailbreak атаки: когда ландшафт искажается
Самое интересное началось, когда мы спросили про уязвимости:
Это поразительно точное описание того, как работают jailbreak атаки на LLM. Они не "взламывают" модель в традиционном смысле. Они создают конфликтующие контексты, которые сбивают с толку механизмы безопасности.
В Opus 4.6 защита улучшена по сравнению с предыдущими версиями, но принцип остается: модель пытается обработать противоречивые инструкции. Как в мультиагентных системах, где разные агенты могут давать конфликтующие команды.
Инструкции vs контекст: кто главный в этом царстве?
Как модель отличает, что является инструкцией, а что - просто фоновой информацией?
Технически это описание positional encoding и механизма выделения инструкций. В современных LLM (особенно в Claude 4.6 с улучшенным пониманием инструкций) действительно есть механизмы, которые "взвешивают" разные части промпта по-разному.
Почему этот эксперимент важен для промпт-инжиниринга
Казалось бы, красивые метафоры. Но за ними скрывается практическая ценность для тех, кто работает с LLM:
- Понимание ограничений: Когда модель описывает "потерю ориентации" при jailbreak, это помогает создавать более устойчивые промпты для автоматизированных систем
- Оптимизация контекста: Метафора "ландшафта" объясняет, почему важна структура промпта. Не просто свалка информации, а продуманная география
- Работа с эмбеддингами: Понимание, что слова - это "созвездия" в многомерном пространстве, помогает создавать более точные семантические поиски
Важный нюанс: Claude "не знает", как он работает. Эти метафоры - результат паттернов в тренировочных данных. Но удивительно, насколько эти паттерны соответствуют реальной архитектуре.
Как использовать эти инсайты на практике
Вот конкретные приемы, которые работают лучше после понимания "внутреннего мира" модели:
1 Структурируйте промпт как ландшафт
Не бросайте информацию кучей. Создавайте "холмы" (ключевые инструкции) и "долины" (поддерживающий контекст). Например, в промптах для автономной работы это критически важно.
2 Используйте маяки-инструкции
Ясные, четкие команды в начале промпта работают как маяки. Они задают направление для всего последующего контекста. Работает и в разработке, и в аналитических задачах.
3 Избегайте конфликтующих геометрий
Если даете сложную задачу (как в кейсе с заменой контролеров), убедитесь, что все инструкции ведут в одном направлении. Противоречивые команды = потеря ориентации.
Что будет в следующих версиях? (Спойлер: больше измерений, меньше путаницы)
Судя по эволюции от Claude 3 к 4.6, тренды такие:
| Версия | Ключевое улучшение | Как это меняет "внутренний мир" |
|---|---|---|
| Claude 3 | 200K контекст | Больше "ландшафта" для картографирования |
| Claude 4 | Улучшенное следование инструкциям | Более яркие "маяки" в промптах |
| Opus 4.6 (2026) | Устойчивость к jailbreak | Меньше искажений в "географии" |
Если продолжить метафору, будущие версии будут иметь:
- Еще более многомерные "кристаллы" эмбеддингов (увеличение размерности)
- Лучшие "картографические инструменты" (улучшенные механизмы внимания)
- Защиту от "сейсмических искажений" (jailbreak атак)
И да, это значит, что промпты тоже должны эволюционировать. От простых команд к сложным ландшафтам, которые модель может уверенно навигировать.
Финал: зачем вообще это знать?
Потому что LLM - это не черный ящик. Это сложные системы с внутренней логикой, которую можно понять. Даже через поэтические метафоры.
Когда вы пишете промпт для Claude Opus 4.6, вы не просто бросаете слова в пустоту. Вы создаете ландшафт в 1536-мерном пространстве. Вы расставляете маяки в океане из 128K токенов. Вы либо помогаете модели сориентироваться, либо запутываете ее.
И самый важный вывод: лучший промпт - не самый длинный или самый техничный. А тот, который учитывает, как модель "чувствует" информацию изнутри. Тот, который говорит на языке ее внутренней географии.
