რა არის LLM-ების შეზღუდვები და როგორ გამკლავდებით მათ?

Question

Accepted Answer

LLM-ები მძლავრი აღმოჩნდებიან, მაგრამ აქვთ მნიშვნელოვანი **შეზღუდვები** — ჰალუცინაციები, ცოდნის ზღვრული თარიღი, ნამდვილი მსჯელობის অभাব, არადეტერმინიზმი და სხვა მრავალი. ამ შეზღუდვების გაგება და მათ შესამცირებელი გზების ცოდნა აუცილებელია LLM-ების პასუხისმგებლიანად და ეფექტურად გამოყენებისთვის.

## ძირითადი შეზღუდვები

```text
✗ HALLUCINATION → generate plausible-sounding but FALSE information (confidently wrong) →
  the most critical limitation (they predict likely text, not verified truth)
✗ KNOWLEDGE CUTOFF → only know up to their training date → no current info
✗ NO TRUE UNDERSTANDING/REASONING → pattern-match text; can fail at logic, math, novel
  reasoning; no real comprehension
✗ NON-DETERMINISTIC → same prompt → different outputs (variability)
✗ NO REAL-TIME/external knowledge by default; limited CONTEXT window (can't hold unlimited info)
✗ Can be BIASED; can be manipulated (prompt injection); inconsistent
```

## შეზღუდვების შესამცირებელი გზები

```text
✓ HALLUCINATION → use RAG (ground in retrieved facts); verify outputs; cite sources;
  don't trust blindly for facts; human review for important decisions
✓ KNOWLEDGE CUTOFF → RAG/tools for current info; provide context in the prompt
✓ REASONING limits → chain-of-thought prompting; break down tasks; use tools (calculators,
  code) for math/logic; verify
✓ NON-DETERMINISM → design for variability; structured output + validation; lower temperature
✓ Validate/sanitize outputs; guardrails; human-in-the-loop for critical uses
```

## რატომ მნიშვნელოვანია ეს

LLM-ების შეზღუდვების გაგება და მათი გამკლავების ხერხების ცოდნა ფასდაბარი უფროსი დონის ცოდნაა, რადგან **LLM-ების პასუხისმგებლიანად და ეფექტურად გამოყენება მათი შეზღუდვების გაგებას მოითხოვს**, ამიტომ ეს აუცილებელია სანდო AI აპლიკაციების აგებისთვის.

LLM-ები მძლავრი, მაგრამ სამეცნიერო ხასიათის არეშია, და მათი შეზღუდვების გაგება კრიტიკულია მათი სწორი გამოყენებისთვის.

გაგება **ძირითადი შეზღუდვების** — განსაკუთრებით **ჰალუცინაციის** (რეალობრივი, მაგრამ ჩანამდვილი ინფორმაციის თავდაჯერებულად გენერირება, ყველაზე კრიტიკული შეზღუდვა, რადგან LLM-ები ვარაუდობენ ალბათო ტექსტს, ვერიფიცირებული სიმართის ნაცვლად), **ცოდნის ზღვრული თარიღის** (მხოლოდ მათი გამზადების თარიღამდე ცოდნა), **ნამდვილი გაგებისა და მსჯელობის ნაკლებობა** (ტექსტის შაბლონიდან შესაბამისობა, ლოგიკა და მათემატიკაში წარუმატებელი, რეალური გაგებაის მკრთალი), **არადეტერმინიზმი** (იგივე პრომპტი სხვადსხვა გამოსავლებს იძლევა), შეზღუდული კონტექსტის ფანჯრები და მიკერძოებისა და მანიპულაციის მიმართ მიმდინარე ხასიათი — აუცილებელი ცნობიერება ყველა მათ, ვინც LLM-ებით ოპერირებს, რადგან ამ შეზღუდვების არცხოვნება მიმართ არასწორი გამოყენებაზე მივყავართ (შეცდომაში გამოსავლების დაჯერება, LLM-ების კარგი უნარ-ჯნების მოლოდინი).

გაგება, თუ როგორ **შესამცირებელი შეზღუდვები** ძირითადი პრაქტიკული ცოდნაა: ჰალუცინაციის მოაგება **RAG**-ის საშუალებით (დაბრუნებული ფაქტებით დაფუძნება), ვერიფიკაცია, ციტირებები და LLM-ებზე ბუნდოვანი დაჯერება ფაქტების მიზნით (მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებებისთვის ადამიანის მიერ შეფასება); ცოდნის ზღვრული თარიღის მოაგება RAG-ის და ხელსაწყოების საშუალებით; მსჯელობის ზღვრების მოაგება ლანგიან-აზროვნების გაზეთი, დავალების დაშლა და ხელსაწყოების (კალკულატორების, კოდის) გამოყენება მათემატიკა/ლოგიკისთვის; არადეტერმინიზმის მოაგება სტრუქტურირებული გამოსავლებისა და ვალიდაციის საშუალებით; და სამფარდო აღკვეთებისა და ადამიანის ჩარევის გამოყენება კრიტიკული ვამოცემებისთვის.

ეს ბოროტება აუცილებელი სანდო LLM აპლიკაციების აგებისთვის, რომელიც ფუნქციონირებს LLM-ების მეგობრობის მიუხედავად.

კრიტიკული დანახვაა ის, რომ LLM-ები უნდა იქნას გამოყენებული **მათი შეზღუდვების ცნობიერებით** (განსაკუთრებით ჰალუცინაციით) და შესაბამისი შესამცირებელი გზებით — LLM გამოსავლების შენიერი დაჯერება საშიშია, ხოლო შეზღუდვების გაგება და მათი შემცირება უზრუნველყოფს ეფექტურ, პასუხისმგებლიან გამოყენებას.

ვინაიდან LLM-ების პასუხისმგებლიანად და ეფექტურად გამოყენება მათი მნიშვნელოვანი შეზღუდვების (განსაკუთრებით ჰალუცინაციის) გაგებას და მათი შესამცირებელი გზების ცოდნას მოითხოვს (RAG, ვერიფიკაცია, ხელსაწყოები, ადამიანის შეფასება), და ვინაიდან ეს აუცილებელია სანდო AI აპლიკაციების აგებისთვის, LLM-ების შეზღუდვების და მათი გამკლავების ხერხების გაგება ფასდაბარი, აუცილებელი უფროსი დონის AI ცოდნა — კრიტიკული LLM-ების პასუხისმგებლიანად და ეფექტურად გამოყენებისთვის (ჰალუცინაციისა და სხვა შეზღუდვების გაგება, და მათი შესამცირებელი გზების უზრუნველყოფა RAG-ის, ვერიფიკაციის, ხელსაწყოების და ადამიანის ზედამხედველობის საშუალებით), აუცილებელი სანდო AI აპლიკაციების აგებისთვის, და ასახავს მხარდამჭერი, მოწვევილი გაგებას, რომ LLM-ები მძლავრი, მაგრამ სამეცნიერო ხასიათის ხელსაწყოები, რომელიც მოითხოვს ფრთხელი, აზრობრივი გამოყენებას.