“Оно просто предсказывает следующее слово.”
Если вы в последнее время читали что-либо о больших языковых моделях, вы наверняка много раз слышали это пренебрежительное объяснение. Это любимое переупрощение многих даже экспертов, которое они используют, чтобы развенчать мистику этих систем.
И это меня приводит в недоумение. 😤
Потому что, хотя технически (механически) это верно, тем не менее это смахивает на попытку описать человеческое творчество как “просто движение мышц для создания отметок на бумаге”. Формально так и есть, но вы упускаете суть.
Вот как я вижу процесс генерации, улавливая при этом ключевые аспекты понимания этого процесса.
Рассмотрим простой пример: если вы попросите LLM помочь с визуализацией данных в Python, он может начать с:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def plot_data(data):
# Тело функции, использующее pandas, matplotlib и seaborn
Как система, которая “просто предсказывает следующий токен”, может знать, что нужно импортировать seaborn, прежде чем она даже “решила” использовать эту библиотеку сильно позже? Уже видно, что произошло гораздо более сложное, чем предсказание токен за токеном ещё до генерации названия функции! 💡
Или возьмем еще более показательный пример из повседневности. Рассмотрим предложение: “I will not exercise today.”
Если бы LLM просто предсказывала наиболее вероятное следующее слово на каждом шаге, почему она сначала сгенерировала “will” (что обычно указывает на намерение что-то сделать), прежде чем отрицать его с помощью “not”? Логически, если конечный смысл о нежелании заниматься спортом, предсказание токен за токеном кажется противоречивым. Но это имеет смысл, если модель уже сформировала представление о полной мысли до генерации первых слов.
Это не случайности. Эти закономерности проявляются постоянно.
Большие нейронные сети должны формировать некое абстрактное представление - мысленный чертеж всего решения - прежде чем генерировать хоть один токен результата.
Всё ещё сомневаетесь? Попробуйте этот эксперимент: попросите LLM создать подробный план чего-то сложного, а затем попросите его выполнить этот план. Посмотрите, как он поддерживает осведомленность о всей структуре, как он ссылается на более ранние части плана при выполнении более поздних разделов, как он приводит всё к связному заключению. В этом примере планирование произойдёт ЯВНО. Но и неявное планирование тоже произойдёт.
Это не просто статистическое предсказание. Это нечто гораздо более увлекательное.
Секрет кроется в том, что исследователи ИИ называют “латентным пространством” — обширным многомерным ландшафтом, где закодированы концепции и их взаимосвязи. Когда LLM начинает генерировать текст, он активирует области в этом пространстве, которые представляют целые схемы, структуры и паттерны, а не просто отдельные слова.
Ещё одна аналогия: джазовая импровизация. Да, музыкант технически просто играет одну ноту за другой, но его направляет внутреннее понимание гармонии, ритма и музыкальной структуры, которое влияет на каждый выбор. Ноты возникают из более глубокого представления о самой музыке.
В следующий раз, когда кто-то попытается отмахнуться от замечательных способностей больших лингвистических моделей фразой “просто предсказывает следующее слово”, задайте им вопрос: Как простое предсказание объясняет глобальную связность на протяжении тысяч слов? Способность поддерживать сложные аргументы? Возможность предвидеть требования задолго до того, как они понадобятся?
В этих системах происходит нечто гораздо более глубокое, чем простое предсказание - нечто, что может изменить наше понимание и машинного и человеческого интеллекта в целом. Что-то, что мы называем интуицией и абстрактным мышлением.
Comments