Нейросети являются математическими моделями, которые могут обучаться на большом объеме данных. Они используются для решения различных задач, таких как классификация изображений, распознавание речи или предсказание временных рядов. Обучение нейросети происходит путем настройки весов связей между нейронами на основе имеющихся данных. Когда нейросеть обучается на запросах, она анализирует входные данные и настраивает свои веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанием и правильным ответом. Однако, после завершения процесса обучения, нейросеть не сохраняет информацию о запросах напрямую. При обучении нейронной сети происходит процесс градиентного спуска, который состоит из нескольких итераций. На каждой итерации входные данные подаются на вход нейросети, которая делает предсказание ответа. Ошибка между этим предсказанием и правильным ответом вычисляется, и на основе этой ошибки происходит настройка весов связей между нейронами. Этот процесс повторяется для всех входных данных в наборе обучающих данных. Таким образом, нейросеть не сохраняет сами запросы, а лишь настраивает свои веса на основе этих запросов. Это происходит потому, что для нейросети важны только статистические закономерности в данных, а не конкретные запросы. Она абстрагируется от конкретных примеров и старается выучить общие закономерности, которые могут быть применены к новым данным. Представим, что у нас есть нейросеть, обученная на некотором наборе данных, содержащим различные запросы пользователя. Например, нейросеть может быть обучена отвечать на вопросы о погоде на основе исторических данных о погоде. Когда пользователь задает новый вопрос о прогнозе погоды, нейросеть не будет помнить конкретный запрос пользователя, который она ранее обрабатывала. Вместо этого она просто применит выученные закономерности к новому вопросу и сделает предсказание. Таким образом, нейросеть не способна сохранять и восстанавливать информацию о прошлых запросах. Она только обучается на этих данных и использует полученные знания для решения новых задач. Конечно, можно представить нейросеть, которая будет сохранять и восстанавливать историю запросов, но это будет уже отдельная задача, связанная с разработкой модели на основе рекуррентных нейронных сетей или других специальных методов.