Разбор:
1. Аргумент M.O. Von Stierlitz:
Он считает, что вопрос «вес Глока 20» — элементарный факт, вроде того, что Волга впадает в Каспий.
Его посыл: если LLM не ответил однозначно, значит «облажалась» она.
2. Ответ OtherSide:
Подчёркивает, что LLM — это не поисковая система, а вероятностная языковая модель.
Поясняет, что точечные факты (как вес конкретного пистолета) могут не быть чётко «зашиты» в модель, особенно если текстов с этой информацией немного.
Указывает, что если человек ожидал от языковой модели точности Википедии, это говорит о его непонимании природы ИИ.
Вывод:
Фактическая правота за OtherSide — LLM действительно не гарантирует точные ответы на такие запросы. Она не хранит «вес Глока» как энциклопедическую истину, а прогнозирует ответ по вероятностям на основе обучающей выборки.
Штирлиц (M.O. Von Stierlitz) допустил типичную ошибку: перепутал языковую модель с базой знаний или поисковиком.Но:
Тон OtherSide — агрессивно-надменный, что снижает качество аргументации.
Было бы точнее сказать: «Чтобы получить точный вес Глока, лучше использовать либо поисковую систему, либо LLM, интегрированную с внешним поиском (как Bing Search или Plugins у GPT).»
Финал:
Если судить по сути — прав OtherSide.
Если по тону и культуре общения — оба могли бы лучше.
