Почему для сложных вопросов автор советует отключать поиск

Чтобы LLM не галлюцинировала, нужно дать ей инструменты поиска в интернете (с) любой человек в 24ом году В 26ом – это скорее вредный совет Все чаще при ответе на сложные вопросы я беру большую модель (Astra/Fable) и прошу не использовать поиск в интернете, а подумать самостоятельно Тут есть две причины 1️⃣ В интернете такое большое количество буллщита, особенно в seo-оптимизированных статьях, которые (сюрприз-сюрприз) оказываются в топе поисковой выдачи, что это скорее засирает агенту контекст, чем помогает ему И каждый месяц прогресса только усугубляет ситуацию новыми порциями отборного слопа под видом личных мнений. Уже даже на реддите сложно продираться через это 2️⃣ Первый этап тренировки модели (претрен) – это попытка сжать весь интернет в ограниченное количество параметров модели. И реальные закономерности сжимаются лучше, потому что согласуются друг с другом и описываются более универсальными правилами. А буллщит часто противоречит даже сам себе Короче, если короткая формула третьего закона Ньютона непротиворечиво описывает и предсказывает кучу реальных ситуаций, то скорее всего её важнее запомнить, чем пантеон греческих богов, где на объяснение каждого явления нужен отдельный миф, а предсказательной способности все равно не появляется

Кстати, недавно посмотрел Пантеон – это разъеб (и это не про Грецию, а про наши с вами ИИ приколы)

Вот статья Кости Крестникова, которая показывает этот механизм выучивания согласованных закономерностей. Кстати, одна из немногих из РФ, которую приняли на NeuralPS, респект ——— TL;DR В top-tier моделях скорее всего уже есть нужные знания и скорее всего они уже разложены по полочкам с пониманием, где бред. Для сложных вопросов попробуйте не сбивать модель мусором из поисковика (они все еще слишком цепляются за инфу в контексте)