У сьогоднішній колонці я досліджую новий підхід до розкриття складнощів генеративного штучного інтелекту та великих мовних моделей (LLM), використовуючи математичну концепцію марковських ланцюгів. Для тих, хто не знайомий, марковські ланцюги вивчаються на курсах статистики і можуть надати уявлення про процеси ІІ та LLM. Марковські ланцюги моделюють процеси як серію станів або кроків, перехід з одного стану в інший відбувається на основі ймовірності. Наприклад, розгляньмо похід до DMV: ви переходите від віконця реєстрації до вікна обробки або завершення на основі ймовірностей потрібного канцелярського процесу. Подібно, марковські ланцюги включають стани та переходи, засновані на статистичних ймовірностях, як вперше було концептуалізовано російським математиком Андрієм Марковим у 1913 році під час аналізу послідовностей літер у літературних текстах. Генеративний ІІ, такий як ChatGPT та інші LLM, функціонує на схожих переходах, заснованих на станах, перетворюючи письмовий вміст на токенізовані точки даних і передбачаючи наступний можливий токен на основі ймовірностей.

Поки дослідники намагаються зрозуміти ці процеси ІІ, застосування марковських ланцюгів може відкрити більше про їх, здавалося б, загадкову поведінку. Останні дослідження вивчають LLM як марковські ланцюги, припускаючи структуровані переходи станів і розрахунок прогнозів з обмеженого словникового запасу і контекстного вікна. Деякі експерти індустрії обговорюють, чи можуть марковські ланцюги повністю розкрити складнощі ІІ, проте перші свідчення показують, що ці моделі можуть наближено відтворювати операції токенів ІІ за певних обмежень. Незважаючи на обмеження, особливо щодо традиційного акценту марковських ланцюгів на поточних станах без урахування попередніх станів, дослідники розширюють межі, вивчаючи їх застосовність у генеративному ІІ. Поточні дослідження прагнуть пролити світло на розширені можливості ІІ через концепції Маркова, що свідчить про потенціал, але поки що не остаточні уявлення про роботу ІІ. Ландшафт досліджень, що розвивається, продовжує ставити питання та уточнювати наше розуміння генеративного ІІ через класичні математичні рамки, такі як марковські ланцюги, обіцяючи постійні відкриття в можливостях ІІ та його внутрішній механіці.