A mai rovatomban egy új megközelítésbe merülök el, amely a generatív mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) összetettségének kibontására törekszik a Markov-láncok matematikai koncepciója segítségével. Azok számára, akik nem ismerik, a Markov-láncok statisztikai kurzusokon tanult módszerek, és betekintést nyújthatnak az MI és LLM folyamatokba. A Markov-láncok a folyamatokat állapotok vagy lépések sorozataként modellezik, amelyek egyik állapotból a másikba lépnek valószínűségi alapon. Például a Közlekedési Igazgatóságra tett látogatást figyelembe véve: a bejelentkezési ablaktól a feldolgozó vagy takarító ablakhoz lépsz a szükséges adminisztrációs folyamat valószínűségei alapján. Hasonlóképpen, a Markov-láncok állapotokat és statisztikai valószínűség-alapú átmeneteket tartalmaznak, amint azt az orosz matematikus, Andrej Markov 1913-ban először fogalmazta meg irodalmi szövegekben található betűsorok elemzésekor. A generatív MI, mint például a ChatGPT és más LLM-ek, hasonló állapotalapú átmeneteken működnek az írott tartalom tokenizált adatpontokká alakításával és a következő lehetséges token valószínűség alapú előrejelzésével.

Miközben a kutatók igyekeznek megérteni ezeket az MI folyamatokat, a Markov-láncok alkalmazása többet tárhat fel az MI látszólag rejtélyes viselkedéseiről. A legújabb tanulmányok a Markov-láncokként tekintve LLM-ekre javasolják a struktúrált állapotátmeneteket és a korlátozott szókincsből és kontextusablakokból származó előrejelzések kiszámítását. Némi iparági szakember vitatja, hogy a Markov-láncok teljesen feltárhatják-e az MI összetettségét, de a korai jelek azt mutatják, hogy ezek a modellek bizonyos körülmények között közelíthetik az MI token műveleteket. A korlátok ellenére – különösen a Markov-láncok hagyományos fókusza az aktuális állapotokra, az előző állapotok figyelmen kívül hagyása mellett – a kutatók feszítik a határokat azok alkalmazhatóságának vizsgálatával a generatív MI-ben. Folyamatban lévő tanulmányok célja, hogy rávilágítsanak a fejlett MI képességeire Markov koncepcióin keresztül, jelezve a potenciált, de még nem végleges betekintéseket az MI működésébe. A folyamatosan fejlődő kutatási térkép továbbra is kérdéseket vet fel és finomítja a generatív MI megértését a klasszikus matematikai keretrendszerek, mint például a Markov-láncok révén, ígérve a szüntelen felfedezést az MI képességeiben és belső mechanikájában.