Почему большие языковые модели не понимают смысл слов: разбираемся в особенностях LLM


Автор: в

Большие языковые модели (LLM) и их ограничения в понимании смысла слов. Как работают LLM и почему они воспроизводят конспирологические нарративы.

Почему большие языковые модели не понимают смысл слов: разбираемся в особенностях LLM

Как работают большие языковые модели

Любая нейронная сеть представляет собой алгоритм, получающий данные на входе и выдающий преобразованный результат на выходе. В случае LLM главная особенность заключается в работе с текстовым представлением информации.

Векторное представление слов

Для языковой модели слова представляются в виде векторов — наборов чисел, формально описывающих положение слова в абстрактном многомерном пространстве. Например, слово «помидор» может быть представлено вектором с 700 признаками, такими как:

  • семантические (фрукт или ягода)
  • лингвистические (вероятность нахождения рядом с прилагательными «красный» или «сладкий»)
  • онтологические (природность, органичность, целостность)

По каждому признаку в векторном представлении слова хранится значение.

Почему LLM не знают смысл слов

Для LLM слова — это всего лишь векторы, и они не понимают их смысл в классическом понимании. Это может привести к тому, что LLM будут воспроизводить конспирологические нарративы и поддерживать иррациональные системы убеждений.

Последствия непонимания смысла слов

Чтобы защититься от этого, необходимо базовое понимание того, как устроены языковые модели и каковы границы их применимости.

Источник: Читать оригинал

Предыдущие записи:

Комментариев нет

Отправить комментарий

Топ 5 популярных постов недели