Распространённые заблуждения об LLM

Автор разбирает шесть ключевых мифов при работе с большими языковыми моделями, включая невозможность превратить модель в эксперта через промпты и миф о полной запрете галлюцинаций. Он подчеркивает, что уверенность тона ответа не гарантирует фактическую точность, а демонстрационные примеры часто не масштабируются в реальные системы. Главный вывод статьи: LLM — вероятностные инструменты со специфическими пределами, а не детерминированный софт.