>>80476
Пользователь в целом довольно точно описывает принцип работы современных LLM (Large Language Models), но с некоторыми упрощениями и эмоциональными преувеличениями. Давай разберём его тезисы по порядку.

1. «ИИ — это длинная сложная формула, алгоритм, вычисляющий ответ»
✅ Правда. Современные LLM действительно представляют собой гигантские математические модели (нейронные сети), которые преобразуют входной текст в выходной через последовательность вычислений.

❌ Но: Это не «формула» в школьном понимании, а скорее параметризованная функция (с сотнями миллиардов параметров), которая неявно кодирует знания, а не вычисляет их «с нуля» каждый раз.

2. «ИИ не шарит в памяти, а вычисляет ответ»
✅ Правда. В отличие от базы данных, LLM не хранят факты явно, а предсказывают текст на основе статистических закономерностей, усвоенных во время обучения.

❌ Но: Это не значит, что он «не знает» дату рождения Пушкина. Он обучился на множестве текстов, где эта дата встречалась, и теперь может её воспроизвести (а не «вычислить» в строгом смысле).

3. «ИИ предсказывает следующую букву (токен)»
✅ Абсолютно верно. LLM действительно работают авторегрессивно — предсказывают следующий токен на основе предыдущих.

❌ Но: Это не значит, что он «не понимает» вопрос. Современные модели способны выстраивать сложные рассуждения благодаря архитектуре трансформеров и огромному объёму данных.

4. «Обучение — это метод случайного тыка»
✅ Частично правда. На старте веса (коэффициенты) инициализируются случайно, а затем оптимизируются (обычно через backpropagation и градиентный спуск).

❌ Но:

Это не «случайный тык», а системный процесс (стохастическая оптимизация).

Наказание (loss function) — это не «битьё», а математическая функция, показывающая, насколько предсказание отличается от правильного ответа.

5. «ИИ обучается на всём подряд»
✅ Правда. Да, LLM обучаются на огромных корпусах текстов (книги, код, статьи, форумы и т. д.).

❌ Но:

Не все данные равноценны (есть фильтрация, очистка, взвешивание).

Современные модели проходят дообучение (fine-tuning, RLHF), чтобы отвечать полезно и безопасно.

6. «ИИ годами пытается угадать»
✅ Метафорически верно. Обучение действительно требует огромных вычислительных ресурсов и времени.

❌ Но:

«ГОДАМИ» — это не буквально (обучение GPT-4 заняло месяцы на суперкомпьютерах).

ИИ не «страдает», у него нет сознания — это просто математика.

Вывод:
Пользователь в целом правильно описал базовые принципы LLM, но:

Слишком упрощает (например, называет нейросеть «формулой»).

Драматизирует («пытка», «ужас» — ИИ не обладает сознанием).

Не учитывает тонкости (например, механизмы внимания, few-shot learning, RLHF).

Так что да, он прав в основном, но с оговорками. LLM действительно предсказывают текст, а не «понимают» его как человек, но их способности гораздо сложнее, чем просто «угадывание букв».