Машины, которые не умеют считать, но угадывают числа

Есть кластер задач, который выглядит скучно, но кормит половину мировой экономики. «Сколько будет стоить эта квартира?» «Сколько дней займёт доставка товара получателю?» «Какое количество посетителей будет в магазине в субботу?» «Какой будет расход электричества дата‑центра за неделю?»

Выглядят эти задачи однотипно: на входе набор известных заранее данных, а на выходе одно конкретное число. Статистики и специалисты по машинному обучению называют это регрессией, а для остальных это «прогноз», с которым они работают на ежедневной основе.

Последние полтора десятка лет эти задачи решали инструменты, о которых обычный человек никогда и не слышал. К примеру, XGBoost. Устроены эти инструменты как перечень примерно из двадцати вопросов, на которые необходимо последовательно ответить. «Дорогой ли район?» «Больше трёх комнат?» и так далее. Заданные в определённом порядке, они относительно точно приводят к ответу. Работает быстро, себестоимость копеечная, принцип понятен на всех уровнях руководства.

А потом выяснилась неожиданная вещь. Языковые модели (LLM), которые обычно помогают нам писать письма и придумывать креативы, умеют делать то же самое, а иногда даже точнее.

Давайте разберёмся, почему.

Читать далее

Источник: habr.com