Одна ранняя ошибка ИИ может искривить весь ответ
При базовом обучении языковая модель видит правильное начало текста и угадывает следующий токен. Но во время ответа условия меняются: каждый новый токен она выбирает, опираясь уже на собственные предыдущие слова.
Если модель в начале перепутала имя, число или условие, ошибка становится частью контекста. Следующие фразы могут быть грамматически гладкими, но развивать уже неверную ветку. Такой разрыв между обучением на правильных продолжениях и генерацией на собственных называют exposure bias.
Поэтому сбившийся длинный ответ лучше не просить «продолжить». Вернитесь к последнему верному месту, исправьте контекст и запустите продолжение заново.
