Есть проницательная исследовательская статья, которая заслуживает внимания, если вы изучаете, как современные системы ИИ на самом деле функционируют на фундаментальном уровне.

Недавние академические работы обнаружили кое-что увлекательное: обучение стандартных трансформеров не просто запоминает шаблоны случайным образом — оно косвенно выполняет алгоритм Expectation-Maximization под капотом. Вот разбор, который делает это понятным:

Механизмы внимания выполняют E-шаг, по сути делая мягкие назначения того, какие позиции токенов действительно важны и заслуживают вычислительного внимания. В то же время, преобразования значений осуществляют M-шаг, итеративно уточняя и обновляя изученные представления на основе этих весов внимания.

Эта связь между архитектурой трансформеров и алгоритмами EM имеет важные последствия для тех, кто строит инфраструктуру ИИ или изучает, как нейронные сети обрабатывают последовательные данные. Она говорит о том, что эти модели решают задачи оптимизации очень конкретным, структурированным способом — не методом грубой силы поиска шаблонов, а через элегантную вероятностную структуру.

Для разработчиков, работающих с блокчейн-системами или распределёнными протоколами, понимание этих базовых механизмов может помочь принимать более обоснованные архитектурные решения. Статья предлагает математическую перспективу, которая объясняет, почему трансформеры работают так хорошо.