LLM не учатся на своих ошибках в диалоге

LLM не учатся на своих ошибках в диалоге

Фундаментальная проблема современных LLM — они не обучаются в процессе диалога и не учатся на своих ошибках внутри сессии. Каждый запрос обрабатывается без реального обновления модели на основе предыдущих взаимодействий. Это ограничивает их способность адаптироваться к конкретному пользователю и контексту.

Связи

• Отсутствие персистентного обучения у LLM — Описывает архитектурные причины отсутствия обучения и необходимость использовать костыли для персонализации.
• LLM не способны к непрерывному самообучению — Уточняет, что проблему необучаемости невозможно решить простым увеличением контекстного окна модели.
• Few-shot обучение для персонализации стиля общения с LLM — Предлагает few-shot обучение как способ имитации адаптации без реального изменения весов модели.
• Память как ключевой компонент для AGI — Связывает отсутствие механизмов обучения и памяти с барьерами на пути к созданию AGI.
• AI-агенты учатся оптимизации в процессе работы — Показывает прогресс в области AI-агентов, способных оптимизировать свои действия в реальном времени.

---

Источник: Telegram, 2026-01-24