@Dima812 Очевидно не понимает. В составе нейросетей нет механизма "обдумывания", это относительно простой для понимания алгоритм
@Dima812
То есть, ты думаешь, что разработчики, которые разрабатывают LLM для понимания, не достигают этой цели?
@Dima812 проголосовал "да", но в очень узком смысле "имеет информацию о слове помимо самого слова" и для подключенных к ним "интерфейсам" (текст на входе, текст на выход) способность определять, как слово меняет контекст, это, пожалуй, максимум, на который в них можно рассчитывать.
Однако, две важных оговорки:
1. Это отличается от "понимания" слов человеком, который "из коробки" (гусары, молчать!) поставляется с более разнообразными "интерфейсами", влияние на которые могут описывать слова. Сейчас для новых модальностей (графики, звука) либо делается внешняя обвязка, либо дотренировывается модель, так что способа адаптировать значение слова под новые модальности в той же модели, похоже, не существует. (И я сомневаюсь, что может. Значение в новой модальности ведь новая информация.)
2. Что у человека, что у модельки такое "понимание" от слова к слову может разниться. Что прикольно, по похожим причинам: степень натренированности (опыт) и ширина трактовок (неразрешённая неоднозначность).