Вопрос о том, почему нейросети в разных случаях дают либо повторяющиеся, либо разные ответы на один и тот же вопрос, связан с тем, как обучаются нейронные сети и как они обрабатывают информацию. Первым этапом обучения нейронной сети является тренировочный набор данных, который представляет собой набор примеров, на которых сеть обучается и учится выражать зависимости между входными данными и выходом. Таким образом, повторяемость ответов одной и той же нейросети может быть объяснена ее оптимизацией во время обучения на конкретном наборе данных. Однако, если нейросеть не получала опыта в ответах на конкретный вопрос, например, если входные данные действительно новы или изменены, сеть будет представлять собой неопределенный и незнакомый вопрос для нее. В таких случаях будет наблюдаться режим дополнения, когда нейросеть будет принимать спонтанные решения на основе схожих, но не точных исходных данных. С другой стороны, если данные для вопроса были определены заранее, то есть, если сеть имела ранее полученный опыт в работе с этими данными, но произошли изменения в их представлении, и это именно то, что вызывает вопрос, то вероятность того, что ответ будет скопирован, будет выше. Также есть другие факторы, такие как настройки параметров сети и количество скрытых слоев, которые могут влиять на повторяемость или изменчивость ответов нейросетей. Эти факторы могут влиять на качество обучения и могут определить, будет ли сеть следовать предыдущим ответам или принимать новое решение. Важно отметить, что даже при определенных настройках нейросети, изменчивость ответов может всегда быть присутствующей, особенно когда имеется много входных данных и когда эти данные очень разнообразны. В таких случаях, чаще всего можно наблюдать режим дополнения, который может приводить к ответу близкому к эталонному, но не совпадающему с ним. В целом, можно утверждать, что результаты работы нейросетей в виде повторяемости или изменчивости определяются опытом и природой входных данных, используемых для их обучения и настройки сети.