Tänases kolumnis süvenen uude lähenemisviisi generatiivse tehisintellekti ja suurte keelemudelite (LLM-id) keerukuste lahendamiseks, kasutades Markovi ahelate matemaatilist kontseptsiooni. Neile, kes pole tuttavad, on Markovi ahelad meetod, mida õpitakse statistika kursustel, ja need võivad anda ülevaate AI ja LLM-i protsessidest. Markovi ahelad modelleerivad protsesse kui seisundite või sammude jada, liikudes tõenäosuse alusel ühest seisundist teise. Näiteks kujutage ette DMV-sse minekut: liigute registreerimisaknalt kas töötlemise või lõpetamise aknani sõltuvalt vajalike büroo protsesside tõenäosustest. Samamoodi hõlmavad Markovi ahelad seisundeid ja üleminekuid statistiliste tõenäosuste põhjal, nagu esimest korda arendas välja Vene matemaatik Andrey Markov 1913.

aastal, kui ta analüüsis kirjandustekstide tähejärjestusi. Generatiivne tehisintellekt, nagu ChatGPT ja teised LLM-id, toimib sarnaselt seisundipõhiste üleminekutega, muutes kirjutatud sisu tokeniseeritud andmepunktideks ja ennustades järgmise võimaliku tokeni tõenäosuse alusel. Kuigi teadlased püüavad neid AI-protsesse mõista, võib Markovi ahelate rakendamine paljastada rohkem AI näiliselt salapärastest käitumistest. Hiljutised uuringud uurivad LLM-de vaatamist Markovi ahelatena, pakkudes välja struktureeritud seisundi üleminekud ja ennustuste arvutamise piiratud sõnavarade ja kontekstivahemike põhjal. Mõned tööstusharu professionaalid vaidlevad selle üle, kas Markovi ahelad suudavad täielikult avada AI keerukusi, kuid esialgsed märgid viitavad sellele, et need mudelid võivad AI tokeni toiminguid teatud piirangute all ligikaudselt kirjeldada. Hoolimata piirangutest, eriti Markovi ahelate traditsioonilisest keskendumisest praegustele seisunditele, arvestamata varasemaid, suruvad teadlased piirid, uurides nende rakendatavust generatiivses tehisintellektis. Käimasolevad uuringud püüavad valgustada edasijõudnud AI võimeid Markovi kontseptsioonide kaudu, sümboliseerides potentsiaali, kuid mitte veel lõplikke teadmisi AI toimimisest. Arengutega uurimismaastik jätkab generatiivse AI mõistmise küsimist ja täiustamist selliste klassikaliste matemaatiliste raamistike kaudu nagu Markovi ahelad, lubades jätkuvat avastust AI võimete ja sisemiste mehhanismide osas.