LLM не способны к непрерывному самообучению

LLM не способны к непрерывному самообучению

Главная проблема современных языковых моделей — отсутствие способности к постоянному самообучению в процессе использования. Модель забывает предыдущие взаимодействия и не запоминает правильные паттерны работы. Это фундаментальное ограничение текущей архитектуры, не решаемое простым увеличением контекстного окна.

Связи

• Отсутствие персистентного обучения у LLM — Раскрывает практические последствия отсутствия персистентности и необходимость использования внешних инструкций.
• LLM не учатся на своих ошибках в диалоге — Описывает невозможность коррекции поведения и адаптации модели внутри конкретной сессии.
• Контекстное окно как ограничение памяти LLM — Объясняет различие между временной памятью контекста и полноценным долгосрочным обучением.
• Архитектура LLM стабильна, меняется только инжиниринг применения — Связывает отсутствие самообучения с неизменностью базовой архитектуры современных моделей.

---

Источник: Workshop transcript, 2025-10-01