Типология мышления в аналитической культуре больших языковых моделей (Часть_1)

10.01.2026 20:24:01 | Хабр

Хабы: Data Mining, Data Engineering, Big Data, Анализ и проектирование систем, Бизнес-модели

Миронов В.О., Кальченко С.Н.

Введение

Добрый день, уважаемые хаброгорожане ;)) Крайние тренды по части тестирования современных больших языковых моделей выходят на невиданные высоты и ставится цель: пересматривать не только всю систему анализа моделей, но и саму структуру эволюции нашего подхода к пониманию больших языковых моделей в самом широком контексте. Здесь мы всё больше “скатываемся” к математическому описанию объекта промпта и его понятия. По большому счету, наибольшее понимание, а именно, формирование идей в машинном представлении, основано на геометрическом понимании “форм” слов, а не алгебраическом, в виде векторов, эмбеддингов и матриц, хотя это тоже очень важно на базовом уровне. Отличный пример такого подхода изложен в этой статье, где как раз и показано, что важно, топологическое представление пространства слов и их смыслов, так как оно максимально гибко и позволяет работать с двумя главными понятиями для словоформ: значение и время, в течение которого это значение сохраняется для текущего контекста.

Исходя из этого, не так давно мы проводили анализ понимания речи для чат-ботов и, в частности, для больших языковых моделей. При этом мы задались очень ёмким понятием: каково отношение между пользователем и нейросетью и насколько они хорошо друг друга “понимают”. Чем полнее и общо мы сможем очертить границы этого “понимания”, тем более полно мы сможем формировать промпты для наших запросов, расширить новый уровень абстракции и сформировать новый уровень понимания кода моделью.

Подробнее

Читайте также