Марковские цепи — это простые статистические модели, предсказывающие следующее слово на основе контекста, в отличие от сложных больших языковых моделей (LLM), которые используют продвинутую векторную математику.
Хотя LLMs точны, они часто создают предсказуемый и скучный контент, что делает их менее эффективными для юмора, который процветает на неожиданности и оригинальности.
Обсуждение предполагает, что может потребоваться новый тип языковой модели для создания по-настоящему юмористического контента, что подчеркивает текущие ограничения в LLM.
«Обсуждение подчеркивает юмористические различия между марковскими цепями и современными большими языковыми моделями (LLMs), при этом марковские цепи генерируют более абсурдный и смешной контент по сравнению с более реалистичными выводами LLMs.»
Пользователи делились личным опытом и проектами, где цепи Маркова использовались для создания забавного фейкового контента, такого как поддельные блоги AWS и заметки о патчах для игр, которые были хорошо восприняты за их непредсказуемость.
«Пост включает серию шуток, созданных Клодом 3.5, LLM, иллюстрируя контраст в стилях юмора между цепями Маркова и LLM, где первые более абсурдны, а вторые более структурированы и менее удивительны.»