Тестирование моделей на суверенность. Философские аспекты ТЗ

25.09.2026 08:16:18 | Хабр

Хабы: Natural Language Processing, Big Data, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Научно-популярное

Каждая профессиональная область деятельности должна иметь своих специалистов, говорящих на своем «птичьем» языке. Иначе, какая же она профессиональная. Язык этот не является попыткой выделиться и набить себе цену. Нет, он появляется по причине необходимости собственных устоявшихся понятий. Так формируются тезаурус и онтология. В отношении естественных языков дела обстоят еще сложнее.

Ведущую роль здесь играют тезаурусы как модели смыслов и их взаимосвязей, выражаемые средствами языка. И эти модели являются основой понимания, через них достигается согласие. Проблему онтологий как моделей объектов и их взаимосвязей «реального» (в кавычках, так как сама по себе реальность является большой философской проблемой) мира, оставим пока в стороне.

До последнего времени в мире IT всё главным образом крутилось вокруг computer science, математики, финансов (статистики) и промышленного дизайна. Однако с появлением LLM этот, вполне себе теплый и камерный мир, где «рыбак рыбака видел из далека», начал стремительно разрушаться. Вначале, появились голосовые помощники и чат-боты, а теперь это разрослось до новой формы поиска и попыток управления чем-то (и да же вынесения суждений о чем-то) в реальном мире с помощью LLM.

Что примечательно, поиск стал примитивизироваться. Если в прошлом все боролись за первые строчки в бесконечном списке вывода, то теперь их максимум три. Вычисления дороги, сформировать даже топ три ответа, представляющих собой наиболее обобщенные кортежи предложений, это уже вполне себе результат.

Подробнее

Читайте также