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

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
Комментариев нет
Отправить комментарий