Что общего у Таро, Viterbi и LLM: как алгоритм выбирает один смысл из многих

Можно ли описать интерпретацию Таро как задачу поиска лучшего смыслового пути? Разбираю учебную вероятностную модель: от локального greedy к точному Viterbi, beam search, фактор-графам, CRF и LLM reranking. На контрпримере показываю, почему лучший локальный выбор проигрывает глобальному, а также где заканчивается поиск структуры и начинается генерация текста.
Читать разбор целиком
Это отрывок статьи. Полную версию читайте на сайте источника по ссылке ниже.
Источник: Habr