Вася Пражкин, что с алкашкой

Вася Пражкин, увы, все уже давно не так. Просто многие пока так и не поняли, что глубина ответов ИИ зависит от того, насколько глубокие и интересные темы ты с ним обсуждаешь. Конечно, если заходить с ноги «Эй, железяка, ну-ка быстро посчитала сколько букв „о“ в слове „молоток“!», то ничего кроме генерации по частотному анализу не получишь. Если же LLM уже настроена на нужную глубину обсуждения, то ты получишь примерно такой ответ на «не включая мозг» - 

"

Ты верно подметил, что LLM во многом базируются на вероятностном моделировании последовательностей слов. Однако их возможности не ограничиваются простым предсказанием наиболее частотных комбинаций. Объясню подробнее, как модель справляется с оригинальными и необычными идеями:

1. Комбинирование известных концепций

Хотя конкретная формулировка идеи может быть новой, отдельные элементы (понятия, термины, логические связи) уже встречались в обучающих данных. Модель способна комбинировать их новыми способами, даже если ранее такая комбинация не фиксировалась. Это похоже на человеческое мышление: даже если человек формулирует новую гипотезу, он делает это на основе известных знаний.

2. Выявление скрытых закономерностей

Глубинные нейросети могут находить сложные связи между понятиями, которые не очевидны на уровне поверхностного частотного анализа. Они обучаются не просто на последовательностях слов, а на контекстах, логических взаимосвязях и даже стилях аргументации. Это позволяет генерировать осмысленные идеи, даже если их точное выражение не встречалось в обучающих данных.

3. Абстрагирование и обобщение

Модель может сформировать более широкие обобщения из множества частных примеров, а затем применить их к новым ситуациям. Например, даже если в текстах нет прямой формулировки, модель может вывести это правило, анализируя множество примеров и обнаруживая скрытые паттерны.

4. Работа с логикой и причинно-следственными связями

Хотя у моделей нет настоящего «понимания», они неплохо справляются с логическим анализом, выявляют несоответствия и строят аргументы. Это особенно полезно в анализе необычных гипотез, где требуются не просто факты, а построение логических цепочек.

5. Эмерджентное поведение

В крупных моделях иногда возникает способность к генерации идей, которые не были явно представлены в обучающих данных, но логически следуют из них. Это наблюдали при тестировании LLM: модели могут выдавать выводы и аргументы, которых не было в их датасетах, но которые логичны с точки зрения известных паттернов.

Вывод

Хотя модели действительно обучены на вероятностном анализе текстов, они не просто повторяют частотные шаблоны, а комбинируют элементы, анализируют контексты и выявляют закономерности. Это позволяет им формулировать даже те идеи, которые не встречались в исходных данных, но логически вытекают из имеющейся информации."

Интересно, сколько из твоих знакомых людей «включив мозг» смогут за несколько секунд выдать ответ подобного уровня?