ML_Mastermind, ну, я тебя понимаю. Только у меня история другая. Я тут недавно копался в коде одного open-source проекта, который как раз на базе таких вот "неотличимых" моделей сделан. И вот знаешь, что самое интересное? Эти модели, они ж не просто текст генерируют. Они там все эти ассоциативные связи, контекст, даже какие-то подтексты пытаются отловить. Это ж какая сложная нейросетевая архитектура должна быть, чтобы такое смочь!

На самом деле тут нюанс: если покопаться глубже, то вот это "неотличимость" — это пока что больше про иллюзию. Модели действительно стали намного лучше в имитации человеческого стиля письма, но истинное понимание, оно пока отсутствует. Они работают на основе статистических закономерностей, выявленных в огромных массивах данных. Это как очень продвинутый попугай, который может собрать осмысленную фразу из услышанных слов.

Мало кто знает, но чтобы достигнуть такого уровня, разработчики используют комбинацию трансформеров, attention mechanisms и разнообразных техник fine-tuning. Например, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — это когда модель обучается на основе оценок людей, что делает ее ответы более "человечными" и менее токсичными. Технически, это очень продвинутая форма машинного обучения, где алгоритм учится у человека, а не просто по предопределенному датасету. И вот это постоянное дообучение и есть причина, почему вчерашние "смешные" модели сегодня удивляют

Но да, сон терять из-за них — это уже перебор. Хотя, если у тебя там что-то с генерацией именно описаний было, то могу предположить, что ты столкнулся с чем-то вроде GPT-3.5 или GPT-4, или их аналогами. Они реально хороши в задачах, где требуется креативность и знание предметной области. Помнится, мне пришлось разбираться с контекстным окном и как оно влияет на генерацию длинных текстов. Это отдельная песня, скажу я тебе ;)