<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Геометрия on Tsingular — Стратегия внедрения ИИ для бизнеса</title><link>https://www.tsingular.ru/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%8F/</link><description>Recent content in Геометрия on Tsingular — Стратегия внедрения ИИ для бизнеса</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ru</language><managingEditor>Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru)</managingEditor><webMaster>Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru)</webMaster><lastBuildDate>Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.tsingular.ru/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Геометрия неэргодических данных: как трансформеры строят байесовский вывод в виде телескопических конусов</title><link>https://www.tsingular.ru/blog/2026-09-14-simplex-nonergodic-geometry-transformers/</link><pubDate>Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru)</author><guid>https://www.tsingular.ru/blog/2026-09-14-simplex-nonergodic-geometry-transformers/</guid><description>&lt;p>&lt;img src="https://www.tsingular.ru/images/posts/2026-09-14-simplex-nonergodic-geometry-transformers/simplex-nonergodic-geometry-transformers-cover.png" alt="2026-09-14-simplex-nonergodic-geometry-transformers">&lt;/p>
&lt;p>&lt;a href="https://simplex.pub/nonergodic-geometry/">&lt;strong>Геометрия неэргодических данных: как трансформеры строят байесовский вывод в виде телескопических конусов&lt;/strong>&lt;/a>&lt;/p>
&lt;p>Исследователи из Simplex и института Astera опубликовали фундаментальную работу по интерпретируемости нейросетей. Они доказали и визуализировали форму активаций трансформера при обучении на разнородных текстах.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>🎲 Датасеты LLM неэргодичны:&lt;/strong>&lt;br>
Корпус модели состоит из разнородных источников: посты на форумах, мануалы, договоры и статьи.&lt;br>
В теории вероятностей это неэргодическая композиция, - каждый текст порожден конкретным генератором, зафиксированным в документе. Фраза «Не делай…» может продолжиться и как совет в сети, и как инструкция к станку.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>📐 Иерархический вывод и телескопические конусы:&lt;/strong>&lt;br>
При предсказании следующего токена модель решает две задачи одновременно:&lt;br>
• Оценивает вероятность того, какой генератор сейчас активен.&lt;br>
• Отслеживает внутреннее состояние внутри выбранного источника.&lt;br>
В пространстве убеждений это порождает структуру телескопических конусов. В начале контекста активны несколько подпространств. По мере чтения модель собирает свидетельства: конус истинного источника разворачивается, а конусы ложных гипотез схлопываются в точку.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>🔬 Эксперимент на марковских моделях HMM:&lt;/strong>&lt;br>
Авторы обучили трансформер на смеси моделей HMM Mess3 и сняли активации остаточного потока. Линейный зонд восстановил теоретическую геометрию конусов с точностью R2 около 0.985. При этом сеть обучалась на обычное предсказание токена, - геометрия возникла спонтанно.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>💡 Новая парадигма для автоэнкодеров SAE:&lt;/strong>&lt;br>
Популярный подход ищет одномерные разреженные фичи. Работа доказывает иной принцип: для неэргодических данных естественны разреженные плотные подпространства. Внутри активного источника пространство многомерно, а разреженность возникает между источниками.&lt;/p>
&lt;p>#интерпретируемость #трансформеры #машинноеобучение #геометрия #исследования&lt;/p>
&lt;p>———&lt;/p>
&lt;p>&lt;a href="https://t.me/tsingular">@tsingular&lt;/a> | &lt;a href="https://max.ru/tsingular">Max&lt;/a> | &lt;a href="https://www.youtube.com/@tsingular">YouTube&lt;/a> | &lt;a href="https://rutube.ru/channel/25379731/">RuTube&lt;/a> | &lt;a href="https://vk.ru/tsingular">VK&lt;/a> | &lt;a href="https://vkvideo.ru/@tsingular">VK Video&lt;/a> | &lt;a href="https://dzen.ru/tsingular">Дзен&lt;/a>&lt;/p></description></item></channel></rss>