Детерминированные vs вероятностные системы

Детерминированные vs вероятностные системы

Детерминированные системы основаны на жёстких правилах и всегда выдают одинаковый результат для одних и тех же входных данных — они стабильны, но негибки. Вероятностные системы (включая LLM) учатся на данных и делают статистические выводы, при этом их результаты могут варьироваться даже при идентичных входных данных. Выбор между ними — это не вопрос «что лучше», а вопрос соответствия характеристикам конкретной задачи.

Связи

• LLM как недетерминированные системы — Прямое продолжение темы: конкретизирует вероятностную природу LLM
• Вероятностное программирование меняет парадигму разработки — Описывает практические последствия перехода от детерминированных к вероятностным системам
• Конфликт детерминистского мышления и вероятностных LLM — Раскрывает психологический аспект столкновения двух парадигм у разработчиков
• LLM как слой валидации данных вместо традиционных проверок — Иллюстрирует замену детерминированных if-проверок вероятностной валидацией через LLM

---

Источник: Telegram, 2025-03-22