Обладают ли Большие Языковые Модели моделью мира? Ну, в переносном смысле не знаю, а в прямом — да! По крайней мере, так мне кажется после прочтения статьи "GPT4GEO: How a Language Model Sees the World's Geography", где авторы из University of Cambridge и еще пары мест попытались проанилизировать географические знания модели GPT-4. С помощью промптов, заставляющих модель выдавать координаты, цифры или текстовые инструкции было сделано множество экспериментов, начиная отрисовкий линий метрополитена и заканчивая задачками на смены часовых поясов при перелетах. И всё это — без доступа к интернету! Первый пример, собственно, мне и понравился больше всего — его вы можете видеть на прикрепленном изображении. Видно, что модель достаточно точно воссоздала метрополитен Гонконга: какие-то линии прорисованы до мельчайших деталей геометрии, а какие-то даже не учитывают все станции. Основная причина, по которой я захотел поделиться этим, заключается в моем желании выразить простую идею, что сейчас для экспериментов с LLM не нужны гигансткие бюджеты, так как модели теринровать и не нужно: можно обойтись смекалкой, придерживаться клевой идеи, копать вглубь и придумывать, как почелленджить модель. Главное найти ответ на вопрос "а чо еще потыкать у модели?".