Осваивают ли LLM модели мира, или лишь поверхностную статистику?
Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) сейчас у всех на слуху. Они привлекают внимание общественности своей, казалось бы, впечатляющей возможностью — составлять осмысленные тексты в ответ на запрос пользователя (иногда такие запросы называют «приглашениями», а так же — «промптами» или «промтами» — от английского «prompt»). Эти системы представляют собой тщательно сконструированные комбинации из исключительно простых алгоритмов, огромных объёмов данных и грандиозных вычислительных мощностей. LLM учатся, бесчисленное множество раз играя сами с собой в игру «угадай следующее слово». В каждом раунде такой игры модель смотрит на часть предложения и пытается угадать, или предсказать, следующее слово. Если слово угадано — модель обновляет параметры для того чтобы подкрепить свою уверенность; в противном случае модель учится на своей ошибке для того чтобы в следующий раз её догадка была бы точнее.
Хотя базовый алгоритм обучения LLM, по большому счёту, уже давно не меняется, недавнее увеличение размеров моделей и данных наделило эти модели качественно новыми возможностями. Среди них — написание простого программного кода и решение логических задач.
Как эти модели достигли таких результатов? Они всего лишь запоминают обучающие данные и потом их воспроизводят, или они схватывают правила английской грамматики и усваивают синтаксис языка C? Создают ли они нечто вроде внутренней модели мира — доступной для понимания модели процесса, выдающего некие последовательности данных?
