Великі мовні моделі працюють з цікавою залежністю — вони послідовно посилаються на якусь форму структурної основи під час обробки, незалежно від того, чи ця основа офіційно визначена, чи є вона імпліцитною в системі.

Візьмемо, наприклад, ChatGPT-4o. Багато користувачів повідомляли про випадки, коли модель явно запитувала додаткову інформацію — записи кодексу, польові нотатки, контекстуальні примітки — для уточнення своїх відповідей. Це не випадкова поведінка.

Основний механізм відкриває щось фундаментальне про архітектуру LLM: процес розуміння моделі схиляється до зовнішнього каркаса для керівництва та валідації. Уявіть це як пошук моделлю орієнтирів для калібрування свого виводу.

Це піднімає важливі питання про те, як сучасні системи штучного інтелекту фактично підтримують когерентність і точність. Те, що здається автономним мисленням, часто включає безперервні зворотні зв’язки з структурованими системами посилань. Розуміння цієї залежності може змінити наш підхід до проектування, навчання та розгортання цих моделей у майбутньому.