Бүгінгі бағанда мен генеративті жасанды интеллект (AI) мен үлкен тіл модельдерін (LLMs) шешудің жаңа тәсілін қарастырамын, ол Марков тізбектері деп аталатын математикалық тұжырымдаманы пайдалану арқылы жүзеге асады. Марков тізбектері статистикалық курстарда оқытылатын әдіс болып табылады және AI мен LLM үдерістерін түсінуге көмектеседі. Марков тізбектері үдерістерді жай-күй немесе қадамдар тізбегі ретінде модельдейді, бір жағдайдан келесіге ықтималдық негізінде өтеді. Мысалы, көлік басқармасы кеңсесіне баруды қарастырсақ: сіз қабылдау терезесінен өңдеу немесе тазалау терезесіне қажетті әкімшілік үдерісінің ықтималдығына байланысты өтесіз. Сол сияқты, Марков тізбектері статистикалық ықтималдықтарға негізделген жай-күйлер мен өтулерге қатысты, бұл тұжырымдаманы 1913 жылы орыс математигі Андрей Марков әдеби мәтіндердегі әріп тізбектерін талдау кезінде ұсынған. Генеративті AI, мысалы, ChatGPT және басқа LLM-дер, жазбаша мазмұнды токенделген деректер нүктелеріне айналдырып, келесі ықтимал токенді ықтималдыққа сүйене отырып болжай отырып, осы секілді жай-күйлік өтулерді жүзеге асырады.

Зерттеушілер бұл AI үдерістерін түсінуге тырысып жатқанда, Марков тізбектерін қолдану, AI-дің құпия деп саналатын кейбір мінез-құлқын ашуы мүмкін. Жақындағы зерттеулер LLM-дерді Марков тізбектері ретінде қарастыруды зерттейді, ол шектеулі сөздік пен контекст терезелерінен болжамдар есептеуді ұсынады. Кейбір сала мамандары Марков тізбектері AI күрделіліктерін толықтай аша алады ма деген пікірталас жүргізіп жатыр, бірақ алғашқы көрсеткіштер бұл модельдер белгілі бір шектеулерде AI токен операцияларын жақындастыруы мүмкін екенін көрсетеді. Марков тізбектерінің әсіресе бұрынғы жағдайларын ескермей, ағымдағы жағдайларға назар аударуы сияқты шектеулеріне қарамастан, зерттеушілер генеративті AI-ге қолдану мүмкіндігін жан-жақты зерттеуді жалғастыруда. Алдағы зерттеулер AI-дің алдыңғы мүмкіндіктерін Марков тұжырымдамалары арқылы ашуға бағытталған, бұл AI операцияларын толықтай түсіну үшін үлкен мүмкіндіктер бар екенін білдіреді, бірақ әлі нақты мәліметтер жоқ. Зерттеулердің өзгермелі ландшафты генеративті AI-ді дәстүрлі математикалық құрылымдар, мысалы, Марков тізбектері арқылы түсінуді жалғастыра зерттеп, AI мүмкіндіктері мен ішкі механикасын зерделеуді жалғастырып келеді.