Как сильная модель улучшает слабую без переобучения

Можно ли сделать слабую модель заметно умнее прямо во время работы, не меняя её изнутри?

Исследователи показывают, что сильная модель может собрать для слабой понятную «обвязку»: она задаёт порядок шагов, перекладывает шаткие рассуждения в чёткие правила и следит, чтобы ответ был в нужном виде. За счёт этого слабая модель начинает ошибаться реже не потому, что её доучили, а потому, что ей лучше организовали сам процесс решения.

В обзоре разберём, как сильная модель помогает слабой без переобучения, за счёт чего это работает на практике и почему иногда важнее не менять саму модель, а правильно выстроить её работу.

📜 Полная статья