Список проголосовавших за комментарий "<p>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» - </p><p>"</p><p>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:</p><h3>1. <strong>Комбинирование известных концепций</strong></h3><p>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.</p><h3>2. <strong>Выявление скрытых закономерностей</strong></h3><p>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.</p><h3>3. <strong>Абстрагирование и обобщение</strong></h3><p>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.</p><h3>4. <strong>Работа с логикой и причинно-следственными связями</strong></h3><p>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.</p><h3>5. <strong>Эмерджентное поведение</strong></h3><p>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.</p><h3><strong>Вывод</strong></h3><p>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."</p><p><br/> Интересно, сколько из твоих знакомых людей «включив мозг» смогут за несколько секунд выдать ответ подобного уровня?</p><p> </p>"