Какие факторы могут привести к изменению ответа на запрос в LLM?

Факторы, которые могут привести к изменению ответа на запрос в LLM, включают в себя:
1. Контекст: предыдущие сообщения в чате могут влиять на формулировку ответа.
2. Обучение: если модель обучается на новых данных, ее ответы могут измениться.
3. Уверенность модели: разные результаты могут быть вызваны уверенностью модели в своем ответе.
4. Зависимость от датасета: если датасет, на котором обучалась модель, изменился или дополнен новыми данными, ответы могут быть другими.

Модель Language Model может давать разные формулировки ответов на одинаковый запрос в чате из-за нескольких причин:
1. Структура модели: LLM основана на статистических связях между словами в тексте, и различные комбинации слов могут давать разные результаты.
2. Случайность: в процессе генерации ответа модель может использовать случайные факторы, что приводит к разным результатам.
3. Неоднозначность запроса: если запрос неоднозначен или имеет несколько возможных интерпретаций, модель может выбирать разные варианты.

Изменение смыслов реакций LLM на одинаковый запрос без проведения дополнительного обучения модели может быть сложным, но возможным. Некоторые способы для этого включают в себя:
1. Изменение параметров модели: можно настроить параметры модели, такие как температура генерации или количество семплирований, чтобы влиять на вывод модели.
2. Добавление правил в пост-обработку: можно добавить правила, которые отфильтруют или преобразуют ответы модели, чтобы изменить их смысл.
3. Использование контекста: предоставление дополнительного контекста модели в виде предыдущих сообщений может помочь ей лучше понять запрос и дать более согласованный ответ.

Это основа работы алгоритма llm gpt. 
 При выборе следующего токена ответа, алгоритм выбирает не тот что с большей вероятностью , это параметр temp=0 (это стабилизирует ответы но значительно ухудшает из качество) а с некоторым разбросом, чем выше temp тем больше разброс выбора и 'креативность' ответа, чаще это вода в тексте, так как с ней проще разнообразить. 
 
 На сколько я помню если нужно и temp выше 0,и стабильность, то фиксируй seed генератора случайных чисел...

Причина в самом принципе работы LLM - он ничего не знает, ни о чём не думает, а только циклически подбирает слово, вероятно продолжающее предыдущий контекст. При этом берётся не всегда одно и то же продолжение, а одно из наиболее вероятных. 
 В каком-то из вариантов добавленное слово может изменить контекст настолько, что дальнейшее продолжение будет ложью - LLM галюцинирует.