Слабое звено

Вы когда-нибудь шутили с ChatGPT, а он выдавал серьёзный, абсолютно буквальный ответ? Или пытались пошутить с Алисой, и она начинала объяснять, почему ваша шутка нелогична? Я — да. И не раз. Самое обидное — когда модель не просто не понимает юмор, а ещё и объясняет вам, почему вы пошутили «неправильно». Честно говоря, я долго думал, что это просто «так сложилось» — ну не научили модель шутить, и ладно. Но когда я начал разбираться, оказалось, что проблема глубже. Намного глубже. И связана она с самой природой LLM...

Представьте: вы сидите в кафе, открываете ноутбук, запускаете локальную модель с 70 млрд параметров — и получаете ответ за 2 секунды. Без интернета. Без ежемесячной подписки. Без риска, что ваши промпты утекут в облако. Звучит как мечта? А теперь представьте обратное: вы пытаетесь запустить ту же модель на старом MacBook Air, и через 10 минут он греется как сковородка, выдаёт один токен в секунду и просит пощады. Знакомая ситуация? Я сам долго метался между этими двумя мирами. Сначала казалось, что локальные модели — это свобода...

Вы когда-нибудь просили ChatGPT привести ссылку на исследование, а он выдавал красивый ответ с авторами, названием, годом и даже цитатами — а потом оказывалось, что статьи не существует? Я — да. И не раз. Модель врала с таким апломбом, что я сам начинал сомневаться в собственной памяти. Хуже всего — уверенность, с которой LLM выдают ложь. Никаких «я не уверен», никаких предупреждений. Только гладкий, хорошо структурированный текст, который звучит как истина в последней инстанции. В этой статье разберём,...

Вы когда-нибудь просили нейросеть написать текст по-русски, а она выдавала что-то среднее между гугл-переводом и шизофреническим бредом? Или замечали, что одна и та же модель на английском — гений, а на русском — троечник? Честно говоря, я долго думал, что это просто «так сложилось». Пока не начал копаться в архитектуре. Спойлер: проблема не в «плохом русском языке» у модели. Проблема — в том, как она видит язык. Буквально. На уровне токенов. 🔍 Как выглядит проблема: китайские иероглифы и таинственные артефакты Начнём с того, что можно увидеть невооружённым глазом...

Вы когда-нибудь обсуждали с ChatGPT сложную тему, а через 10 сообщений он смотрит на вас как на пустое место? Это не злоба, это физика. Разбираем главную проблему LLM — ограниченное контекстное окно. Представьте, что вы разговариваете с человеком, который помнит только последние 5 минут беседы. Всё, что было раньше, исчезает без следа. Вы говорите: «Помнишь, я просил написать пост про нейросети?» А он: «Какой пост? Мы вообще о чём?». Знакомая ситуация? Вы начинаете диалог с ChatGPT, даёте подробный...

Вступление Я попросил ChatGPT посчитать, сколько раз буква «р» встречается в слове «абрикос». Он выдал мне ответ «3» и даже привел логичное обоснование: «аб-ри-кос». Проблема в том, что правильный ответ — «1». И это не единичный сбой. Это фундаментальная архитектурная слепота. Представьте, что вы используете нейросеть для анализа финансовой отчетности или проверки расчетов, а она не может перемножить два двузначных числа без ошибок. Знакомая ситуация? Это — главная боль любого инженера или пользователя...