В сегодняшней колонке я углубляюсь в новый подход к разгадыванию сложностей генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) через математическое понятие марковских цепей. Для тех, кто не знаком, марковские цепи - это метод, изучаемый в статистических курсах, который может предоставить понимание процессов AI и LLM. Марковские цепи моделируют процессы как серию состояний или шагов, переходя из одного состояния в другое на основе вероятности. Например, рассмотрим визит в ГАИ: вы переходите от окна регистрации к либо окну обработки, либо окну завершения в зависимости от вероятностей необходимого процесса. Аналогично, марковские цепи предполагают состояния и переходы на основе статистических вероятностей, как впервые концептуализировал русский математик Андрей Марков в 1913 году, анализируя последовательности букв в литературных текстах. Генеративный AI, такой как ChatGPT и другие LLM, работает на основе подобных переходов состояния, преобразуя письменный контент в токенизированные данные и предсказывая следующий возможный токен на основе вероятностей.

В то время как исследователи стремятся понять эти процессы AI, применение марковских цепей может пролить больше света на кажущиеся таинственными поведения AI. Последние исследования изучают представление LLM в виде марковских цепей, предполагая структурированные переходы состояния и вычисление предсказаний из ограниченного словарного запаса и контекстных окон. Некоторые профессионалы отрасли спорят о том, могут ли марковские цепи полностью раскрыть сложность AI, но ранние признаки показывают, что эти модели могут приблизительно воспроизводить операции токенов AI при определенных ограничениях. Несмотря на ограничения, в частности, касающиеся традиционного фокуса марковских цепей на текущих состояниях без учета предыдущих, исследователи расширяют границы, изучая их применимость в генеративном AI. Текущие исследования нацелены пролить свет на продвинутые возможности AI через концепции Маркова, намечая потенциал, но пока не давая окончательных выводов о работе AI. Развивающийся ландшафт исследований продолжает ставить под вопрос и уточнять наше понимание генеративного AI через классические математические структуры, такие как марковские цепи, обещая непрерывные открытия в возможностях AI и внутренних механизмах.