Лингвистический разбор LLM: от токенизации до прагматики — что разработчикам взять в код

Автор статьи, лингвист, предлагает взглянуть на LLM с точки зрения языковедения. Он разбирает, как пропущенное слово или нип (единица токенизации) может повлиять на материальный результат работы модели, и показывает, что филологический анализ — не просто занудство, а инструмент для разработчиков.

Статья охватывает полный цикл: от токенизации (как модель «видит» текст) до прагматики (как она понимает контекст и намерения). Автор утверждает, что эти знания можно превратить в код, метрики и тесты, чтобы улучшить качество работы LLM.

Материал на Habr — скорее методологический разбор, чем новость о релизе. Он будет полезен разработчикам, которые хотят глубже понять, как тестировать и отлаживать модели, не ограничиваясь стандартными бенчмарками.