LLM работают как продвинутый автокомплит

LLM работают как продвинутый автокомплит

Языковые модели в своей основе являются системами предсказания следующего токена, а не «мыслящими» сущностями. Они работают с токенами (фрагментами текста), имеют ограниченное контекстное окно и используют техники сжатия (compaction) для управления объёмом информации. Понимание этой механики критично для правильного использования AI — это помогает формировать реалистичные ожидания и строить эффективные промпты.

Связи

• Подхалимство LLM как базовое свойство — Объясняет когнитивное искажение модели как прямое следствие механизма предсказания токенов
• Токенизация как причина слабости LLM в посимвольных задачах — Раскрывает конкретные ограничения и ошибки, возникающие из-за работы с токенами
• Контекстное окно как ограничение памяти LLM — Углубляет понимание технических ограничений памяти, упомянутых в базовой заметке
• Формулировка вопросов к LLM — Связывает архитектурную природу автокомплита с практическими методами построения эффективных промптов
• Реалистичные ожидания от AI-инструментов прототипирования — Переносит понимание механики работы AI в плоскость управления ожиданиями пользователя

---

Источник: Telegram, 2026-02-13