Автор: Денис Аветисян
Новое исследование оценивает способность больших языковых моделей решать сложные химические задачи, требующие анализа изображений и текста.
Представлен USNCO-V, новый бенчмарк для оценки мультимодального рассуждения в области химии, демонстрирующий успехи и ограничения современных моделей.
Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, мультимодальное научное рассуждение остается сложной задачей для современных больших языковых моделей (БЯМ). В работе ‘Evaluating Large Language Models on Multimodal Chemistry Olympiad Exams’ представлена новая оценочная выборка USNCO-V, состоящая из задач олимпиад по химии, для систематической оценки возможностей 40 проприетарных и открытых БЯМ, включая GPT-5 и Gemini-2.5-Pro. Результаты демонстрируют, что даже передовые модели испытывают трудности с интеграцией визуальной и текстовой информации, а улучшение визуального обоснования решений повышает точность. Какие новые архитектуры и методы обучения необходимы для создания БЯМ, способных к надежному и интерпретируемому мультимодальному научному рассуждению?
Вызов визуального мышления в химии
Традиционное химическое образование в значительной степени опирается на визуальное восприятие и интерпретацию диаграмм, лабораторного оборудования и молекулярных структур. Однако, искусственный интеллект испытывает значительные трудности в воспроизведении этой способности. В отличие от человека, способного быстро распознавать закономерности и делать выводы на основе визуальной информации, современные алгоритмы часто не могут установить связь между визуальными образами и фундаментальными химическими принципами. Например, определение типа химической связи или предсказание результата реакции по изображению молекулы представляет собой сложную задачу для ИИ, требующую не просто распознавания формы, но и понимания ее химического значения. Эта неспособность к эффективной визуальной интерпретации ограничивает возможности применения искусственного интеллекта в решении сложных химических задач и замедляет прогресс в области автоматизированных научных открытий.
Современные системы искусственного интеллекта зачастую демонстрируют неспособность устанавливать связь между визуальными сигналами и фундаментальными химическими принципами, что существенно ограничивает их возможности при решении сложных задач. Например, при анализе схемы химической установки, алгоритм может распознать отдельные компоненты, но не сможет предсказать результат реакции, основываясь на визуальной информации о соединении колб, нагревательных элементах и реагентах. Эта проблема усугубляется сложностью химических изображений, где незначительные визуальные детали могут иметь решающее значение для определения типа реакции или предсказания свойств молекулы. В результате, даже самые передовые модели машинного обучения часто терпят неудачу в задачах, требующих понимания визуального контекста и его связи с химической теорией, что препятствует автоматизации научных исследований и разработок в области химии и материаловедения.
Отсутствие развитого визуального мышления представляет собой серьезное препятствие для применения искусственного интеллекта в научном открытии, особенно в химии. Традиционные методы обучения и исследования в этой области тесно связаны с интерпретацией сложных визуальных данных — схем, приборов, молекулярных структур. Современные алгоритмы, несмотря на успехи в других областях, часто не способны установить связь между визуальными сигналами и фундаментальными химическими принципами, что ограничивает их возможности при решении сложных задач, таких как прогнозирование реакций или разработка новых материалов. Устранение этого пробела является ключевой задачей для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному научному исследованию и открытию, а также для автоматизации процессов, требующих тонкого визуального анализа и понимания химических процессов.
Мультимодальные LLM: Новый горизонт научного ИИ
Мультимодальные большие языковые модели (LLM) представляют собой перспективное решение, позволяющее системам искусственного интеллекта одновременно обрабатывать текстовые и визуальные данные. В отличие от традиционных LLM, ориентированных исключительно на текст, мультимодальные модели используют различные методы интеграции данных, включая архитектуры, способные воспринимать и анализировать изображения, графики и другие визуальные представления информации. Это достигается путем обучения моделей на больших наборах данных, содержащих как текстовые описания, так и соответствующие визуальные материалы, что позволяет им устанавливать связи между этими модальностями и выполнять задачи, требующие понимания как текста, так и изображений. Такой подход значительно расширяет возможности ИИ в задачах, где визуальный контекст является критически важным, например, в научных исследованиях и анализе данных.
Многомодальные большие языковые модели (LLM) используют методы, такие как обучение с небольшим количеством примеров (few-shot prompting) и последовательное рассуждение (chain-of-thought prompting) для повышения своих возможностей в области логического мышления и решения задач. Обучение с небольшим количеством примеров позволяет модели адаптироваться к новым задачам, используя лишь ограниченное количество демонстрационных примеров, что снижает потребность в масштабных обучающих наборах данных. Последовательное рассуждение, в свою очередь, предполагает, что модель генерирует промежуточные шаги рассуждений, прежде чем прийти к конечному ответу, что улучшает интерпретируемость и точность решения сложных задач, требующих многоступенчатого анализа и логических выводов.
Комбинирование возможностей больших языковых моделей (LLM) с визуальным восприятием позволяет создавать системы искусственного интеллекта, способные решать сложные задачи в области химии, ранее требовавшие экспертных знаний человека. Такие системы могут анализировать химические схемы, спектры и другие визуальные представления молекул и реакций, сопоставляя их с текстовыми данными, такими как научные статьи и базы данных химических соединений. Это позволяет автоматизировать процессы, включающие, например, предсказание свойств молекул, планирование химического синтеза и интерпретацию результатов экспериментов, значительно ускоряя тем самым научные исследования и разработки в данной области. Эффективность таких систем обеспечивается за счет способности LLM к логическому выводу и обработке естественного языка, дополненной способностью к визуальному анализу, что позволяет им понимать и интегрировать информацию из различных источников.
Метод подсказок “Chain-of-Thought” демонстрирует существенное повышение эффективности работы моделей при решении сложных задач. Согласно проведенным исследованиям, применение данного метода позволило увеличить процент успешных решений (win rate) на 80-82% по сравнению с базовыми моделями, не использующими промежуточные этапы рассуждений. Это указывает на то, что предоставление модели возможности последовательно излагать ход своих мыслей, а не просто выдавать конечный ответ, значительно улучшает её способность к логическому анализу и решению проблем.
USNCO-V: Строгий тест для визуального мышления в химии
Набор данных USNCO-V представляет собой строгий эталон для оценки способностей мультимодальных больших языковых моделей (LLM) к визуальному рассуждению в области химии. Он построен на основе заданий из национальных химических олимпиад США и содержит задачи, требующие интерпретации диаграмм, лабораторного оборудования и молекулярных структур. В отличие от традиционных текстовых тестов, USNCO-V специально разработан для проверки способности моделей к пониманию и обработке визуальной информации, что позволяет более точно оценить их возможности в решении сложных химических задач, требующих не только знаний, но и визуального анализа.
Набор данных USNCO-V состоит из задач, заимствованных из экзаменов Национальной химической олимпиады США, и предназначен для оценки способности моделей интерпретировать визуальную информацию в контексте химии. Задачи включают в себя анализ диаграмм химических установок, структур молекул и других визуальных представлений химических концепций. Сложность задач заключается в необходимости комплексной интерпретации визуальных элементов для решения проблем, требующих понимания химических принципов и умения применять их к представленным схемам и моделям. Это предполагает не просто распознавание изображений, но и извлечение значимой информации для ответа на поставленные вопросы.
Модель GPT-5 продемонстрировала высокую эффективность при решении задач из набора данных USNCO-V, достигнув точности в 86.3% на национальной выборке. Этот результат превосходит предполагаемый уровень подготовки участников Национальной химической олимпиады США (USNCO), что указывает на способность модели успешно применять визуальное рассуждение для решения сложных химических задач, представленных в формате олимпиадных заданий. Достигнутая точность свидетельствует о значительном прогрессе в области мультимодальных больших языковых моделей и их потенциале в автоматизации анализа и решения научных задач, требующих интерпретации визуальной информации.
В ходе оценки производительности модели GPT-4.1 на наборе данных USNCO-V были получены показатели точности, варьирующиеся от 42.5% до 50.7% в зависимости от используемого набора вопросов. Разница в результатах между «локальным» и «национальным» наборами указывает на то, что сложность и типы задач в этих наборах различаются, что влияет на способность модели решать конкретные типы химических задач, представленных в визуальном формате. Данный диапазон точности демонстрирует потенциал модели, но также подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации для достижения более стабильных результатов на различных типах вопросов USNCO-V.
Анализ значимости на основе контекста (occasion-based saliency analysis) позволяет исследовать процесс интерпретации визуальных данных моделями, измеряя изменения логарифмической вероятности ($log-probability$). Этот метод выявляет, какие области изображения оказывают наибольшее влияние на принятие моделью решения. Измеряя изменения $log-probability$ при изменении конкретных пикселей или регионов изображения, можно определить, какие визуальные признаки модель считает наиболее релевантными для ответа на поставленный вопрос. Такой анализ предоставляет ценную информацию о механизмах визуального рассуждения моделей, позволяя понять, как они интерпретируют химические диаграммы, схемы оборудования и молекулярные структуры для решения задач из Национальной Химической Олимпиады США (USNCO).
Научные открытия и за их пределами: Взгляд в будущее
Успехи мультимодальных больших языковых моделей (LLM) на таких эталонных тестах, как USNCO-V, демонстрируют революционный потенциал искусственного интеллекта в различных научных областях. Способность этих моделей эффективно обрабатывать и интегрировать информацию из разных источников — текстовых данных, изображений, химических структур — открывает новые возможности для автоматизации научных исследований и анализа сложных данных. Достигнутые результаты свидетельствуют о том, что LLM способны не только решать конкретные задачи, но и выявлять скрытые закономерности, ускоряя тем самым процесс научных открытий и расширяя границы знаний. Такой прогресс указывает на то, что искусственный интеллект становится не просто инструментом, а полноценным партнером ученых в решении самых сложных научных проблем.
Современные мультимодальные языковые модели демонстрируют способность выходить за рамки простой автоматизации рутинных задач. Исследования показывают, что они способны активно участвовать в научном процессе, предлагая новые гипотезы для проверки, помогая в интерпретации сложных данных и выявляя скрытые закономерности, которые могли бы остаться незамеченными. Модели способны анализировать большие объемы информации из различных источников, включая текстовые описания, изображения и графики, чтобы генерировать новые идеи и предлагать неожиданные связи между различными областями науки. Этот потенциал позволяет рассматривать их не просто как инструменты для обработки данных, а как полноценных помощников в научных исследованиях, способных значительно ускорить темпы открытий и расширить границы человеческого знания.
Важно отметить, что значительная часть наиболее эффективных мультимодальных языковых моделей остается закрытой, что создает определенные ограничения для научного сообщества. Недоступность исходного кода и архитектуры этих моделей препятствует независимой проверке результатов, воспроизводимости исследований и возможности адаптации моделей под конкретные научные задачи. Такая ситуация может замедлить темпы прогресса в областях, где эти модели демонстрируют высокие результаты, и создать зависимость от разработчиков проприетарного программного обеспечения. Необходимость обеспечения открытого доступа к алгоритмам и данным становится все более актуальной для стимулирования инноваций и обеспечения прозрачности в научных исследованиях, использующих искусственный интеллект.
Несмотря на впечатляющие результаты, достигнутые мультимодальными языковыми моделями, дальнейшие исследования представляются необходимыми для полного раскрытия их потенциала. Важно не только углубить понимание механизмов, лежащих в основе их способности к решению сложных научных задач, но и тщательно изучить этические аспекты, связанные с их применением. Ключевыми вопросами являются обеспечение прозрачности алгоритмов, предотвращение предвзятости в результатах и гарантия ответственного использования этих мощных инструментов в научных исследованиях. Необходимо разработать четкие принципы и протоколы, которые позволят максимизировать пользу от этих моделей, минимизируя при этом потенциальные риски и обеспечивая справедливость и надежность научных открытий, основанных на их применении. Подобный подход позволит избежать нежелательных последствий и укрепить доверие к искусственному интеллекту как к надежному партнеру в научном прогрессе.
Исследование демонстрирует, что современные большие языковые модели способны превосходить человеческие показатели в решении задач по химии, представленных в новом бенчмарке USNCO-V. Однако, как показывает анализ, для достижения подлинного прогресса требуется не просто увеличение объема данных, а улучшение интеграции визуальной информации и развитие навыков логического вывода. В этом контексте, слова Блеза Паскаля: «Человек — это тростник, самый слабый в природе, но это тростник, который мыслит». Эта фраза отражает суть работы: даже самые передовые системы, подобно тростнику, нуждаются в постоянном развитии и совершенствовании своих ‘мыслительных’ способностей, особенно в области мультимодального рассуждения, чтобы по-настоящему понять и решить сложные научные задачи.
Куда же дальше?
Представленный набор данных USNCO-V, как и любой тщательно сконструированный тест, обнажил не только сильные стороны современных больших языковых моделей, но и их фундаментальные ограничения. Преодоление человеческих результатов — это, конечно, любопытно, но это лишь констатация факта о способности модели к запоминанию и воспроизведению, а не о настоящем понимании химических принципов. Утверждать, что модель «решает» задачи, — значит игнорировать тот факт, что она оперирует символами, а не сущностями.
Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении масштаба моделей, а на разработке архитектур, способных к более глубокому, причинно-следственному анализу визуальной информации. Недостаточно просто «видеть» изображение и сопоставлять его с текстом. Необходимо научить модель строить внутреннюю, согласованную модель химического процесса, предсказывать его развитие и объяснять наблюдаемые явления. Иначе это всего лишь иллюзия интеллекта, красивый, но бессодержательный трюк.
В конечном итоге, истинный прогресс будет достигнут, когда модель сможет не просто отвечать на вопросы, а задавать их — ставить под сомнение предположения, выявлять противоречия и предлагать альтернативные интерпретации. Именно тогда можно будет говорить о появлении искусственного интеллекта, способного к настоящему научному открытию. А пока — лишь очередная демонстрация того, что правила существуют, чтобы их нарушать, и что взлом системы — это её лучшее понимание.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14989.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-12-19 02:06