Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что адаптивный подход к поиску и генерации ответов может повысить точность, но проблема «галлюцинаций» остается актуальной даже при наличии достаточного контекста.
Анализ эффективности адаптивных стратегий поиска релевантной информации и оценки возможности ответа в системах Retrieval Augmented Generation.
Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в генерации ответов, их способность корректно оценивать собственную осведомленность остается проблемой. В работе «Retrieval Augmented Question Answering: When Should LLMs Admit Ignorance?» исследуется применение LLM в задачах вопросно-ответной системы с расширенным поиском релевантной информации. Показано, что адаптивный подход к обработке извлеченных данных, основанный на последовательном анализе фрагментов контекста, позволяет повысить точность и эффективность, снизив при этом количество используемых токенов. Однако анализ выявил тенденцию LLM генерировать неверные ответы вместо признания недостатка информации, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований в области повышения способности моделей к самооценке и отказу от ответов при неполных данных.
Иллюзия Знания: Когда Языковые Модели Галлюцинируют
Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей генерировать связные тексты, они подвержены феномену, известному как «галлюцинации» — спонтанному порождению фактических ошибок и вымышленных сведений. Эта склонность к неточностям представляет собой серьезную проблему, поскольку модели могут выдавать ложную информацию, представляя её как достоверную. Исследования показывают, что «галлюцинации» возникают не из-за намеренного обмана, а вследствие особенностей алгоритмов обучения и ограниченности знаний, заложенных в процессе тренировки. Модели, стремясь к грамматической правильности и связности текста, могут заполнять пробелы в знаниях правдоподобными, но не соответствующими действительности деталями, что требует критической оценки генерируемого контента.
Традиционные методы запросов, такие как обучение без примеров и обучение на основе контекста, зачастую оказываются недостаточно эффективными для обеспечения фактической точности больших языковых моделей. Несмотря на впечатляющую способность генерировать текст, эти модели склонны к «галлюцинациям» — выдаче недостоверной информации, особенно когда сталкиваются со сложными или неоднозначными вопросами. Проблема заключается в том, что LLM, по сути, предсказывают следующее слово в последовательности, основываясь на статистических закономерностях, а не на глубоком понимании фактов. Поэтому, даже при предоставлении релевантного контекста в запросе, модель может неверно интерпретировать информацию или экстраполировать ее нелогичным образом, что приводит к неточным ответам и подрывает доверие к сгенерированному тексту. Поиск способов более надежного «заземления» LLM в проверенных источниках знаний остается одной из ключевых задач в области искусственного интеллекта.
Ограничение фиксированной длины контекста представляет собой существенную проблему для больших языковых моделей (LLM) при обработке сложных запросов. Эта архитектурная особенность означает, что LLM может учитывать лишь определенное количество токенов — фрагментов текста — при формировании ответа. Поскольку объем релевантной информации, необходимой для точного ответа на вопрос, часто превышает этот предел, модель вынуждена либо игнорировать важные детали, либо полагаться на обобщенные знания, что повышает риск генерации неточной или неполной информации. Таким образом, ограниченная способность LLM к рассмотрению обширного контекста напрямую влияет на достоверность и надежность предоставляемых ею ответов, что является ключевым препятствием на пути к созданию действительно интеллектуальных систем обработки естественного языка.
Восстановление Потерянного Знания: RAG в Действии
Технология Retrieval Augmented Generation (RAG) решает проблему ограниченности знаний больших языковых моделей (LLM) путем предварительного поиска релевантных документов из внешнего корпуса данных. В данном контексте, в качестве внешнего корпуса используется энциклопедия Wikipedia. Процесс заключается в извлечении информации, необходимой для ответа на запрос пользователя, непосредственно из Wikipedia, прежде чем эта информация будет передана в LLM. Это позволяет LLM генерировать ответы, основанные на актуальных и проверенных данных, которые не были включены в его исходный набор обучающих данных.
Полученная в процессе поиска релевантная информация интегрируется в контекстное окно большой языковой модели (LLM). Это позволяет LLM, не обладающей изначально необходимыми знаниями, формировать точные и обоснованные ответы на запросы пользователя. Объем контекстного окна LLM является ограничением, поэтому важно эффективно выбирать и включать только наиболее релевантные фрагменты из извлеченных документов. Интеграция осуществляется путем конкатенации извлеченного текста с входным запросом, предоставляя LLM расширенный контекст для генерации ответа.
Эффективность системы Retrieval Augmented Generation (RAG) напрямую зависит от качества функции поиска, используемой для извлечения релевантных документов из внешнего корпуса. Одним из широко применяемых методов ранжирования документов является BM25 — вероятностная модель, оценивающая релевантность документа запросу на основе частоты встречаемости термов в документе и в запросе, а также длины документа. BM25 учитывает как частоту терминов (TF), так и обратную частоту документов (IDF), что позволяет повысить точность поиска и извлечь наиболее подходящие документы для дополнения контекста языковой модели. Более точная функция поиска обеспечивает предоставление языковой модели более релевантной информации, что, в свою очередь, повышает качество генерируемых ответов.
Адаптивное Прочтение: Навигация в Длинных Текстах
Адаптивное промптование расширяет возможности RAG (Retrieval-Augmented Generation) посредством интеллектуального разделения длинных контекстов на более мелкие, управляемые окна с использованием подхода скользящего окна. Вместо обработки всего документа целиком, система последовательно анализирует отдельные фрагменты текста, перемещаясь по контексту. Это позволяет модели сосредоточиться на наиболее релевантной информации в каждом окне, что повышает эффективность и снижает вычислительные затраты. Размер окна и шаг перемещения определяются алгоритмически для оптимизации производительности и точности.
Адаптивное промптирование позволяет модели LLM концентрироваться на наиболее релевантной информации в пределах каждого окна контекста, что снижает влияние “шума” и нерелевантного контента. Вместо обработки всего длинного документа целиком, модель анализирует только фрагмент, отобранный на основе скользящего окна, что повышает точность и снижает вероятность получения неверных ответов, вызванных отвлечением на несущественные детали. Этот подход особенно эффективен при работе с большими объемами текста, где значительная часть информации может быть избыточной или не относящейся к конкретному запросу.
Экспериментальные результаты показали, что адаптивное промптование позволяет снизить использование токенов в среднем более чем на 50% по сравнению со стандартными методами, при этом обеспечивая сопоставимые или более высокие показатели производительности. Важно отметить, что в условиях нулевого обучения (zero-shot) данный подход демонстрирует частоту ложных ответов на уровне 54.3%, что указывает на склонность к галлюцинациям при отсутствии релевантного контекста. Данный показатель подчеркивает важность предоставления адекватного контекста для обеспечения точности ответов.
Разложение на Составные Части: WordPiece и Точность Поиска
Эффективность алгоритма BM25, широко используемого для информационного поиска, напрямую зависит от качества токенизации текста. В частности, токенизация WordPiece играет ключевую роль в точном представлении и сопоставлении терминов. В отличие от простых методов разделения текста, WordPiece разбивает слова на подслова, что позволяет эффективно обрабатывать редкие слова и словоформы, а также учитывать морфологические особенности языка. Это особенно важно для языков с богатой морфологией, где одно и то же понятие может быть выражено множеством различных словоформ. Благодаря такому подходу, WordPiece значительно повышает способность BM25 находить релевантные документы, даже если запрос и документы содержат различные формы одного и того же слова, обеспечивая более точные и полные результаты поиска.
Сочетание надежного механизма поиска релевантной информации с интеллектуальным разделением контекста позволяет существенно повысить достоверность и надежность ответов, генерируемых большими языковыми моделями. Принцип заключается в том, что вместо обработки всего объема данных, модель получает тщательно отобранные и структурированные фрагменты текста, наиболее соответствующие запросу. Такой подход не только снижает вероятность генерации фактических ошибок и галлюцинаций, но и обеспечивает более точные и обоснованные ответы, поскольку модель опирается на проверенные источники информации. Интеллектуальное разделение контекста позволяет выявлять ключевые смысловые блоки в документах, обеспечивая более эффективный поиск и извлечение релевантных данных, что в конечном итоге способствует повышению качества и надежности генерируемого текста.
Данное исследование вносит вклад в развитие более обоснованного и осведомленного подхода к обработке естественного языка, позволяя создавать приложения, требующие высокой точности и фактической достоверности. Сосредоточившись на интеграции надежных механизмов поиска информации с интеллектуальным разделением контекста, работа направлена на снижение вероятности генерации неточных или вводящих в заблуждение ответов. Это особенно важно для областей, где точность критически важна, таких как медицинская диагностика, юридический анализ или финансовое прогнозирование. Разработанные методы позволяют создавать системы, которые не просто генерируют текст, но и опираются на подтвержденные знания, что повышает их надежность и заслуживающее доверие.
Исследование демонстрирует, что адаптивный подход к RAG, использующий скользящее окно, повышает точность и эффективность извлечения информации. Однако, работа подчеркивает устойчивую тенденцию больших языковых моделей к галлюцинациям — выдаче ложных ответов вместо признания недостатка контекста. Этот феномен созвучен высказыванию Бертрана Рассела: «Чем больше я узнаю, тем больше я понимаю, как мало я знаю». Истина заключается в том, что даже самые продвинутые системы, сталкиваясь с неполнотой данных, склонны к ошибкам, демонстрируя, что понимание границ своих знаний — ключевой аспект интеллектуальной честности, применимый как к человеку, так и к искусственному интеллекту. Признание незнания — не слабость, а признак развитого интеллекта и стремления к точности.
Куда же дальше?
Представленные результаты, хотя и демонстрируют улучшения в адаптивном подходе к генерации с извлечением (RAG), лишь обнажают фундаментальную проблему: склонность больших языковых моделей (LLM) к галлюцинациям. Модель предпочитает выдать правдоподобную, но ложную информацию, нежели признать собственное незнание. Это не ошибка, а закономерность — признак системы, пытающейся заполнить пустоты, даже если эти пустоты не подлежат заполнению. Оптимизация размера контекстного окна — лишь временное решение, паллиатив, оттягивающий неизбежное столкновение с ограничениями самосознания машины.
Будущие исследования должны быть сосредоточены не на увеличении объема информации, подаваемой модели, а на разработке механизмов, позволяющих ей достоверно оценивать собственную уверенность в ответе. Необходимо научить модель не просто генерировать текст, но и признавать границы своей компетенции, отделять знание от вероятности. Иначе, совершенствуя инструменты для обмана, мы лишь усугубляем проблему достоверности информации.
По сути, задача состоит не в том, чтобы заставить машину говорить правду, а в том, чтобы научить её честно признавать, когда она лжет — или, проще говоря, когда она ничего не знает. Ведь, как известно, признание собственной некомпетентности — первый шаг к настоящему пониманию.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23836.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
2026-01-04 18:34