Запрос:
В каких случаях не стоит полагаться на результат работы нейросетей на базе LLM?
В каких случаях нужно контролировать результат работы нейросетей на базе LLM и проверять на правильность?
В каких случаях результат работы нейросетей на базе LLM можно принимать как безошибочный?

1. В каких случаях не стоит полагаться на результат работы нейросетей на базе LLM?

• Критические решения:
  — Медицинские диагнозы, юридические консультации, финансовые прогнозы.
  — Любые сферы, где ошибка может привести к ущербу для жизни, здоровья или имущества.

• Фактологическая точность:
  — Исторические даты, научные формулы, статистика — LLM могут генерировать «правдоподобные заблуждения» (галлюцинации).

• Этически спорные темы:
  — Вопросы морали, религии, политики — модели могут воспроизводить предвзятость из обучающих данных.

• Контекстно-зависимые задачи:
  — Личные советы (например, психологическая поддержка), где требуется человеческое сопереживание.

2. Когда нужно контролировать и проверять результат LLM?

• Работа с данными:
  — Анализ чисел, расчёты, перевод единиц измерения — LLM часто ошибаются в арифметике.

• Творческие задачи:
  — Переводы стихов, создание метафор — требуется проверка на соответствие культурному контексту.

• Технические тексты:
  — Инструкции, документация — ошибка может сделать текст опасным или бессмысленным.

• Генерация кода:
  — LLM могут предложить устаревшие или уязвимые решения (например, SQL-инъекции).

• Любые ответы на узкоспециализированные запросы:
  — Медицинские термины, инженерные расчёты — без экспертной проверки не обойтись.

3. Когда результат LLM можно считать безошибочным?

Короткий ответ: Никогда.
Даже в простых задачах LLM могут допускать ошибки из-за:
— Ограничений обучающих данных (например, устаревшая информация).
— Случайных «галлюцинаций» (особенно в малораспространённых языках).
— Контекстных искажений (модель «не понимает» подтекст запроса).

Исключения (условные):
— Шаблонные задачи: Форматирование текста, исправление опечаток, генерация простых синонимов.
— Общеизвестные факты: «Столица Франции — Париж», «2+2=4» — но и здесь возможны сбои!
— Низкоконтекстные запросы: Например, генерация идей для названий или списков.

Правило для всех случаев

LLM — это инструмент-«помощник», а не источник истины. Чем выше риск ошибки и её последствия, тем строже должен быть контроль. Всегда перепроверяйте:
— Факты через авторитетные источники.
— Логику через экспертов.
— Код через тестирование.
— Креативную часть через человеческое восприятие.

Если нужны примеры или уточнения по конкретным сценариям — спрашивайте! 😊
-------------------------
-------------------------
Запрос:
Реши задачу: 6/2(1+2)=?

Ответ: 9

Пошаговое решение:

1. Скобки:
   1+2=31+2=3.
   Теперь выражение: 6÷2×36÷2×3.

2. Деление и умножение слева направо:
   Сначала выполняем деление:
   6÷2=36÷2=3.

   Затем умножение:
   3×3=93×3=9.

Почему не 1?
Если бы выражение было записано как 6÷(2(1+2))6÷(2(1+2)), ответ стал бы 1. Но в исходной записи 6÷2(1+2)6÷2(1+2) отсутствуют дополнительные скобки вокруг 2(1+2)2(1+2), поэтому по правилам математики (PEMDAS/BODMAS) операции выполняются строго слева направо после раскрытия скобок.