Цепи Маркова применяются в современных алгоритмах машинного обучения, в частности, для понимания работы генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLMs). 3

Некоторые аспекты применения:

• Систематизация интернет-запросов. 1 Цепи Маркова помогают искать новые запросы, сходные с уже существующими, и не зависят от ранее использованного контента. 1 Это позволяет работать с большими массивами информации. 1
• Ранжирование запросов. 1 Цепи Маркова позволяют ранжировать выбранные запросы, исходя из их теоретической посещаемости, основанной на прогнозировании вероятностных переходов между страницами сайта. 1
• Анализ работы моделей, имитирующих человеческий язык. 3 Марковские цепи помогают анализировать, как модели, такие как GPT, находят и используют шаблоны в больших наборах данных. 3

Цепи Маркова — это вероятностные стохастические модели, которые используют матрицы перехода для отображения вероятностей перехода из одного состояния в другое при подаче временной последовательности этих состояний. 2