Непонимание причин, по которым МЛМ не удается: от внутренних механизмов к противоположным логикам

Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 27 октября 2026 года] Название: Unlacing What LMS Fail: От внутренних механизмов к адверсиариальному разумению траектории PDF HTML (экспериментальный) резюме: Большие языковые модели (LMM), как правило, оцениваются с точки зрения точности конечного результата или безопасности, однако конечная точка не показывает, каким образом на протяжении всего процесса обоснования происходит ошибка. Поэтому мы задаемся вопросом о том, можно ли квалифицировать обычные ошибки в аргументации и неудачи, вызванные состязанием, с использованием одних и тех же внутренних координат. С этой целью мы в настоящем документе изучаем диагностическую систему " Белый ящик-байк коутрас &qt; , с тем чтобы раскрыть коренную причину провала ЛЖМ из трех фундаментальных инспекций: функциональные государства, пропаганда представительства, координация между временными государствами и разумная транспозиция. Во-первых, семь функциональных штатов творчески определяются как представляющие поддержку и сдерживающую обработку в МЛМ. Во-вторых, распространение представления изменяет то, как изменения между семью штатами сохраняются в последующих Трансформерах. В-третьих, координация и траектория временны́х отношений и топология поведения характеризуются тем, когда обязательства и проверка происходят по отношению к поддержке, а также тем, как в течение всего процесса вывода происходит изменение последовательности доминирующих государств. И наконец, мы…