Lielākā daļa lietotāju saskaras ar vienu un to pašu problēmu: palūdzot mākslīgajam intelektam (MI) “uzrakstīt bloga rakstu”, rezultāts bieži ir virspusējs un viegli atpazīstams kā robota darba rezultāts. Teksts ir gramatiski pareizs, bet tam trūkst dziļuma, struktūras un pārliecināšanas spējas. Iemesls nav modeļa (piemēram, GPT, Gemini vai Claude) nespēja. Iemesls ir instrukcijas trūkums. Elitāri satura veidotāji un pētnieki neizmanto vienkāršas komandas. Viņi izmanto slēptas uzvedņu (prompt) inženierijas tehnikas, kas kontrolē teksta struktūru, kognitīvo slodzi un…
Lielo valodu modeļu (large language models jeb LLM) “halucinācijas” nav kļūda to programmatūras kodā, bet gan to arhitektūras (autoregresīvās prognozēšanas) dabisks rezultāts. Lai šo problēmu risinātu, nepietiek tikai ar jautājuma uzdošanu; ir fundamentāli jāmaina veids, kā modelis apstrādā informāciju savā konteksta logā (context window). 1. Problēmas sakne: lineārā prognozēšana Lielie valodu modeļi ģenerē tekstu pakāpeniski – vārdu pa vārdam (jeb marķieri pa marķierim, kurus sauc par tokeniem). Brīdī, kad modelis izvēlas nākamo vārdu, tas balstās…