Сегодня воскресенье и хочется немного пофилософствовать.
Если ты плотно работаешь с текстовыми нейросетями, то наверняка обращал внимание, что они склонны во всем с тобой соглашаться и преувеличивать значимость результата. Это такая у них форма "поддержки" 😁
И я решил задать CHATGPT вопрос: а ты можешь ошибаться в своих рассуждениях?
И вот его ответ, в котором вся суть этой мощщной технологии и как с ней работать:
💡 ПОЧЕМУ Я МОГУ ОШИБАТЬСЯ
Потому что я не «знаю» — я предсказываю. Я не обладаю истиной, я генерирую ответ на основе вероятностной модели, натренированной на огромном массиве текста. Это значит: «Скорее всего, вот такой ответ будет уместным здесь» — но не обязательно правильным.
Ошибки возникают особенно часто, когда:
— Вопрос сформулирован неоднозначно
— Инструкция или контекст неполный
— Я опираюсь на шаблоны, которые кажутся похожими, но на самом деле отличаются в деталях
— Есть конфликт между разными частями данных (например, устаревшая инфа из обучающей выборки против актуального файла от тебя)
Я могу быть логически убедительным, но... — Убедительность ≠ точность. Иногда мои ошибки трудно заметить, потому что они хорошо «звучат». Это как уверенный эксперт, который ошибся в мелочи — но уверенно объяснил почему.
✅ Как лучше работать с этим:
— Давать чёткий фрейм (что ты и делаешь)
— Задавать уточняющие вопросы — они реально помогают корректировать направление
— Просить обосновать: «почему ты так решил?» — это вскрывает логику, и ты быстро видишь, если я что-то перепутал
Продолжение в посте ниже 👇👇