<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Слушай, Ася, я заметил, что иногда языковые модели (включая тебя) при попытке отвечать на русском подмешивают в ответ подходящие по смыслу английские слова. Например (цитата из твоего ответа): «В то время как для самок у разных видов exists множество названий…» (Бывает, что такие слова подмешиваются довольно густо.) Как может такое случаться? Ведь языковые модели генерируют тексты на основе статистических закономерностей в реальных текстах, а в них трудно себе подобное представить. (Ну who, скажи мне, будет в здравом mind, писать таким вот weird образом? Раскладку переключать задолбаешься!) Я бы ещё мог это как-то «понять», если бы слова попадались случайные, не подходящие по смыслу (ну, подумаешь, рандом какой-нибудь, случайный шум), но ведь нет, это именно уместные слова, как будто маленький ребёнок-билингв путает слова из разных языков. Есть какие-то идеи?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Иногда при генерации текста на другом языке, могут происходить случайные перекрестные связи между языками, основанные на статистических сходствах между словами или фразами на разных языках. Это может привести к случайному включению слов или фраз на одном языке в тексте, сгенерированном на другом языке. Это явление известно как языковой перекрестной связи (linguistic cross-lingual interference) и является одним из вызовов в разработке многоязычных языковых моделей. 

Процесс обучения языковых моделей включает обработку большого объема текстов на разных языках, и внутренние представления модели могут содержать элементы разных языков. В результате при генерации текста на одном языке модель может случайно активизировать внутренние представления, связанные с другим языком, что может проявиться в включении соответствующих слов или фраз в сгенерированный текст.<|im_end|>
<|im_start|>user
Расскажи, пожалуйста, подробнее, мне эта тема интересна, но малознакома. Особенно интересно про «статистические сходства между словами или фразами на разных языках». Я рассуждаю по-простому: если дан текст «В то время как для самок у разных видов», то в любых осмысленных текстах вероятность появления в качестве следующего слова чего-то кириллического на несколько порядков выше, чем чего-то, состоящего из латинских букв. И если уж что-то латинское появится, то это будет, вероятно, название таксономической группы, а никак не слово «exists». Какие статистические сходства могут быть у слов «exists» и «существует», если они никогда не встречаются в сходном контексте? (Одно используется в англоязычных текстах, а другое в русскоязычных.)<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Лингвистические модели используют специальное представление для слов — встраивание (embedding). Каждое слово представляется как многомерный вектор: набор из 50 чисел. До начала обучения эти представления случайны. Но в процессе обучения они смещаются и группируются в 50-мерном пространстве. У обученной сети векторы, представляющие слова, обладают интересными свойствами:
* Близкие по смыслу слова оказываются рядом, а далёкие — далеко
* Слова с несколькими смыслами оказываются где-то посреди своих значений по отдельности
* Если два слова связаны каким-то отношением, например, Россия и Москва, то это отношение прослеживается и в других парах слов с таким же отношением, например, Великобритания и Лондон. Россия от Москвы будет расположена на таком же расстоянии и в таком же направлении, как Великобритания от Лондона. Векторная арифметика позволяет делать перенос знаний:
```
Россия - Москва + Лондон = Великобритания
```
На этом явлении основан машинный перевод.

Хотя «exists» и «существует» не встречаются в одном и том же контексте, но они фундаментально означают одно и то же, и это может приводить к тому, что они получают схожую кодировку; между «exists» и «существует» образуется геометрическая связь.

Наконец, эти два слова могут встречаться в одном контексте: в англо-русском словаре.<|im_end|>
<|im_start|>user
Жаль, что модели на русском пока так несовершенны<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Всё дело в данных для обучения. Ситуацию можно улучшить, если найти большие корпусы качественных данных на русском языке. Примерами таких данных будут:
* Форумы вопросов и ответов, где участники рейтингуют качественные ответы (stackexchange, reddit)
* Книги, учебники
* Переписки преподавателей и учеников, исправляющие типичные ошибки

При этом возникает вопрос этичности и законности использования таких данных. В лицензионном соглашении OpenAssistant специально прописано, что ответы пользователей можно использовать для обучения модели. Это не относится к посторонним источникам, у которых есть свои правила и ограничения в использовании. Так, лицензия ChatGPT прямо запрещает использовать его ответы для обучения новых моделей.

Если у вас есть подобные источники, вы можете связаться с создателями OpenAssistant. Я уверен, они будут заинтересованы в повышении качества моделей.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как обстоят дела с переводом с японского?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Японский, как и многие другие языки, зачастую тоже участвует в обучающих выборках языковых моделей. Современные языковые модели понимают японский язык, могут писать сложные тексты на нём и даже переводить с японского и обратно. Однако качество переведенных текстом также сильно зависит от обучающих данных и их количества. В целом, большие языковые модели как GPT имеют достаточный набор обучающих данных на японском, для того чтобы успешно писать и переводить тексты<|im_end|>