Editing Openai/69127c4e-8154-8004-855c-e7de26cf7221 (section)

=== Assistant: 1. ===
# Простое объяснение Вы формулируете точный упрёк: сила трансформера = его слабость. Он крут внутри «коридора правил» (контекста). Вышли за пределы — качество падает. Причина проста: у модели нет долговременной памяти; она живёт текущим контекстом и формулировкой задачи. Маленькая смена формата/порядка — иной ответ. Человек гибче: умеет сменить постановку «на лету», переносить знания и сомневаться. Мы знаем: LLM-ы чувствительны к формулировке и месту факта в длинном контексте [1][2]. Мы знаем: у них есть уязвимости (джейлбрейки/инъекции), которые ломают «коридор» безопасности [3][4]. Гипотеза: усиление памятью/поиском (RAG, внешнее состояние) частично лечит, но не убирает выход-за-распределение (OOD) [5][6]. Аналогия: трансформер — отличная «память на стикерах» на столе. Пока листки разложены как надо — он хорош. Сдвинь порядок — теряется. Где ломается аналогия: есть способы «пришить папку» (внешняя память/ретривер), но это костыль, а не естественная долговременная память.
# Если глубже (механизмы / цепочки)
* Статус памяти. Базовый трансформер статлесс: держит только оконный контекст; долговременного состояния нет → зависимость от формулировки и порядка [5].
* Длинный контекст работает неравномерно: факты «в середине» хуже извлекаются; порядок влияет на ответы [1].
* Чувствительность к промпту. Небольшая перефразировка/перестановка пунктов резко меняет результат — это системно, не «мелочь» [2].
* Безопасность и «коридор». Prompt injection / jailbreak ломают рамки инструкций; в проде это ключевой риск [3][4].
* OOD-провалы. Выход за знакомые паттерны (другая доменная задача/модальность) резко ухудшает поведение; это ограничение переносимости [6].
# Мини-диаграмма (3 шага) Вход (правила + контекст) → Трансформер (без долговременной памяти) → Хорошо в «коридоре», срывы вне его.
# Глоссарий
* Контекстное окно — текущие токены, которые «видит» модель.
* Статлесс — без долговременного состояния между запросами.
* Prompt sensitivity — чувствительность к формулировке/порядку.
* Prompt injection / jailbreak — ввод, обходящий правила модели.
* OOD (out-of-distribution) — случаи вне обучающего распределения.
* RAG/внешняя память — поиск/память вне модели для подсказки.
# Вопрос к вам Собрать практичный протокол: «как держать модель в коридоре» (шаблоны, валидации, ретривер, “guardrails”)? Или хотите мини-тест: проверим на вашей задаче, как смена порядка/формата рушит ответ?

Краткая оценка (про/контра)
За вашу позицию: (1) трансформеры статлесс по сути [5]; (2) чувствительны к формату/порядку и длине контекста [1][2]; (3) уязвимы к инъекциям → «коридор» хрупок [3][4].
Против (ограничения тезиса): (1) внешняя память/ретривер/планировщики снижают чувствительность в ряде кейсов [5]; (2) на «внутри-коридорных» задачах уже есть сильные результаты (напр., формальные решения IMO-класса) — потенциал реален (факт, но не отменяет OOD-срывы).
Уверенность: высокая (~80%). Базируется на публикуемых измерениях чувствительности/контекста/безопасности и обзорах.

===== [1] Длинный контекст и порядок важны («Lost in the Middle»): =====

: 

[2] Чувствительность к мелким изменениям промпта:

: 

[3] Джейлбрейки как класс уязвимостей:

: 

[4] Руководство по безопасности (OWASP/NIST):

: 

[5] «Большинство трансформеров — статлесс; полагаются на контекст»:

: 

[6] OOD-границы у больших (много)модальных моделей:

: 

Список источников (макс 6):
# Liu et al., TACL (2024) — Long context use.
# Chatterjee et al., Findings EMNLP (2024) — Prompt sensitivity.
# Peng et al., arXiv (2024) — Jailbreak survey.
# OWASP GenAI (2025) — LLM01 Prompt Injection.
# Wu et al., Findings EACL (2024) — Stateless transformers.
# Zhang et al., CVPR 2025 — OOD generalization.

Checked: 2025-11-10 (America/Los_Angeles). Overall confidence: High.

Все ли понятно? Объяснить ещё проще на примерах? Скажите «Да» и я поясню. Или выберите вопрос из списка, указав его номер:
# «Да»
# «И зачем это надо? В чем польза?»
# «Соберите протокол: как держать модель в “коридоре”.» (из текста: чувствительность/безопасность)
# «Покажите мини-эксперимент: перестановка пунктов рушит ответ.» (из текста: prompt sensitivity)
# «Как добавить память/RAG и где это реально помогает?» (из текста: внешняя память)
# «Другое — напишу свой вопрос.»

Скажите «Да» для общего упрощения, или укажите номер вопроса (1–6).