Что показали тесты
При усложнении логических задач и изменении формулировок качество «цепочек рассуждений» у крупных языковых моделей резко падает. Вместо строгого вывода модели часто генерируют убедительный, но неверный текст.
Ключевые выводы
- Поведение нестабильно к перефразированию и подмене контекста.
- «Пояснения» модели не гарантируют корректность ответа.
- Надёжность повышают внешние проверяющие алгоритмы и формальные методы.
Зачем это знать
Выбор архитектуры ИИ в продуктах с высоким риском должен опираться на верифицируемые методы, а не на ощущение «понимания» от LLM.