Что такое большие языковые модели (LLMs)?

Большие языковые модели — это системы, обученные на огромных объёмах текстовых данных для генерации естественного языка.

Почему LLMs не могут рассуждать?

LLMs подбирают вероятные ответы на основе статистики, а не логического анализа.

Какой пример иллюстрирует поведение LLMs?

Ход №37 AlphaGo против Ли Седоля показал, как ИИ может принимать неинтуитивные решения.

Есть ли споры по поводу возможностей LLMs?

Да, некоторые эксперты считают, что LLMs могут проявлять аналогичное мышление и логические витки.

LLMs не умеют рассуждать: взгляд MIT Technology Review

Анна Волкова3 октября 2026 г.5 мин чтения

Статья MIT Technology Review разоблачает миф о способности больших языковых моделей к логическому рассуждению.

Кратко:

●LLMs не рассуждают, а подбирают вероятные ответы
●Ход №37 AlphaGo иллюстрирует неинтуитивные решения ИИ
●Споры об истинной способности LLMs к логике продолжаются
●ИИ создают иллюзию логики через статистические паттерны

Большие языковые модели: мифы и реальность

LLMs не умеют рассуждать: взгляд MIT Technology Review

Сегодня, 2 октября 2026 года, в MIT Technology Review вышла статья под заголовком «Don’t be fooled—LLMs don’t reason». В ней утверждается, что большие языковые модели (LLMs) не способны к логическому рассуждению, а лишь подбирают ответы на основе статистических закономерностей.

LLMs не умеют рассуждать: взгляд MIT Technology Review

Большие языковые модели: мифы и реальность

Ход №37: исторический контекст

Поведение LLMs: имитация или реальность?

Споры и противоречия

Заключение: иллюзия логики

Частые вопросы

Что такое большие языковые модели (LLMs)?

Почему LLMs не могут рассуждать?

Какой пример иллюстрирует поведение LLMs?

Есть ли споры по поводу возможностей LLMs?

Источники

Читайте также

OpenAI и Anthropic расследуют массовые сбои ИИ

Anthropic предупреждает о рисках ИИ в проспекте IPO

Гайды

Как работают AI-агенты

Инструменты

DeepSeek

Mistral AI

Промпты

Chain-of-Thought: Пошаговое рассуждение для сложных задач

Tree-of-Thoughts: Многоветвевое исследование решений

Fine-tuning моделей: когда и как