Автор: Денис Аветисян
Представлена система MARVEL, использующая возможности больших языковых моделей для помощи ученым в поиске ответов и проверке гипотез.
MARVEL — это локально развертываемый, многоагентный фреймворк с открытым исходным кодом, применяющий подход Retrieval-Augmented Generation для доменно-специфических вопросов и ответов, продемонстрированный на примере астрономии гравитационных волн.
Несмотря на растущий объем научных данных, эффективный поиск и анализ информации остается сложной задачей. В данной работе представлен ‘MARVEL: A Multi Agent-based Research Validator and Enabler using Large Language Models’ — локально развертываемый, открытый фреймворк, использующий большие языковые модели для предметно-ориентированного ответа на вопросы и поддержки научных исследований. Система, продемонстрированная на примере гравитационно-волновой астрономии, сочетает быстрое извлечение информации с более глубоким анализом, основанным на генерации с использованием поиска и алгоритме Монте-Карло. Сможет ли подобный подход значительно ускорить научные открытия и сделать процесс исследования более доступным для широкого круга ученых?
Сквозь туман знаний: вызовы доступа к научной информации
Современные исследователи сталкиваются с растущей проблемой — огромный объем научной литературы становится серьезным препятствием для быстрого и эффективного получения необходимой информации. Постоянно увеличивающийся поток публикаций, статей и отчетов, зачастую содержащих сложные данные и специализированную терминологию, требует значительных временных затрат на поиск, анализ и синтез релевантных знаний. Это затрудняет не только поддержание актуальности в своей области, но и препятствует возникновению новых идей и инноваций, поскольку исследователям становится все сложнее ориентироваться в существующем массиве данных и выявлять ключевые взаимосвязи. В результате, процесс научного открытия замедляется, а потенциальные прорывы могут быть отложены из-за трудностей в доступе к необходимой информации.
Традиционные методы поиска информации, такие как ключевые слова и булевы операторы, зачастую оказываются неспособны выявить сложные взаимосвязи и контекстуальное значение, скрытые в научных публикациях. Они фокусируются на прямом совпадении терминов, игнорируя тонкие оттенки смысла, подразумеваемые автором, или взаимосвязи между различными концепциями, представленными в тексте. Это особенно критично при анализе специализированной литературы, где термины могут иметь несколько значений или использоваться в специфическом контексте, а понимание требует учета всей совокупности представленных аргументов и доказательств. В результате, исследователи могут упускать важные сведения или неправильно интерпретировать данные, что замедляет процесс научных открытий и требует значительных усилий для ручной проверки и синтеза информации.
Проблема быстрого извлечения и освоения научной информации особенно остро стоит перед исследователями в областях, требующих немедленной реакции на новые данные, таких как гравитационно-волновая астрономия. Обнаружение гравитационных волн генерирует огромные потоки данных, анализ которых требует мгновенного сопоставления с существующими теоретическими моделями и наблюдениями. Задержки, связанные с ручным поиском и синтезом релевантной информации, могут привести к упущению важных событий или неверной интерпретации сигналов. Таким образом, эффективность исследований в этой динамично развивающейся области напрямую зависит от способности ученых оперативно усваивать и применять накопленные знания, что подчеркивает критическую важность разработки новых методов доступа к научной информации и автоматизации процессов ее анализа.
Современные научные инструменты генерируют данные в объемах, значительно превосходящих возможности традиционных методов анализа и обработки. Этот экспоненциальный рост сложности обусловлен не только увеличением объемов, но и многомерностью, неоднородностью и высокой скоростью поступления информации. Например, телескопы, фиксирующие гравитационные волны, производят терабайты данных в сутки, требующие автоматизированной обработки для выделения полезных сигналов из шума. Существующие алгоритмы часто оказываются неэффективными при работе с такими массивами, что приводит к задержкам в анализе, потере важных деталей и затрудняет процесс научного открытия. Разработка новых подходов к обработке и интерпретации данных, способных справляться с этой сложностью, является критически важной задачей для современной науки.
MARVEL: инструмент для раскрытия скрытых знаний
MARVEL представляет собой свободно распространяемый программный каркас, разработанный для создания систем вопросно-ответного типа и помощи в исследованиях, ориентированных на конкретные предметные области. В отличие от закрытых решений, MARVEL предоставляет полный доступ к исходному коду, что позволяет пользователям адаптировать и расширять функциональность в соответствии со своими потребностями. Архитектура платформы позволяет интегрировать разнообразные источники данных и использовать их для формирования ответов на вопросы, что делает её подходящей для применения в научных исследованиях, корпоративной аналитике и других областях, требующих специализированных знаний. Открытый характер MARVEL способствует развитию сообщества разработчиков и исследователей, заинтересованных в создании интеллектуальных систем помощи.
В основе MARVEL лежит методология Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивающая обоснованность ответов на вопросы за счет использования релевантных и проверяемых источников данных. RAG позволяет системе извлекать информацию из предоставленной базы знаний, а затем использовать эту информацию в качестве контекста для генерации ответа. В отличие от LLM, работающих исключительно на основе внутренних знаний, MARVEL дополняет процесс генерации ответов внешними данными, что повышает точность, снижает вероятность галлюцинаций и обеспечивает возможность верификации представленной информации. Это особенно важно для научных и исследовательских задач, где достоверность данных имеет первостепенное значение.
В основе MARVEL лежат открытые большие языковые модели (LLM), что позволяет пользователям избежать зависимости от проприетарных решений и адаптировать систему под конкретные задачи. Развертывание осуществляется локально с использованием Ollama, контейнерной платформы, что обеспечивает полный контроль над данными и гарантирует конфиденциальность, поскольку обработка информации происходит непосредственно на оборудовании пользователя. Такой подход особенно важен для работы с чувствительными данными и в организациях, предъявляющих строгие требования к безопасности и соблюдению нормативных актов.
Результаты тестирования показали, что производительность MARVEL сопоставима с производительностью модели GPT-4o mini. Данный факт демонстрирует потенциал создания высокоэффективных научных ассистентов на базе открытых программных решений. Оценка проводилась на стандартных бенчмарках для задач вопросно-ответной системы, и MARVEL показал сравнимые показатели точности и скорости ответа. Это указывает на возможность использования открытых больших языковых моделей (LLM) и фреймворков, таких как MARVEL, для создания доступных и контролируемых инструментов для научных исследований и анализа данных.
Архитектура MARVEL: глубокое извлечение и рассуждения
В архитектуре MARVEL для эффективного поиска по сходству используется библиотека FAISS, работающая с плотными векторными представлениями документов. Эти векторные представления, или эмбеддинги, генерируются с помощью модели nomic-embed-text. FAISS обеспечивает быстрый поиск ближайших соседей в многомерном пространстве эмбеддингов, что позволяет находить документы, семантически близкие к запросу пользователя, даже если в них не содержатся точные ключевые слова. Эффективность FAISS достигается за счет использования индексации и квантизации векторов, что позволяет значительно снизить вычислительные затраты при поиске в больших корпусах документов.
Для обеспечения высокой релевантности результатов поиска в MARVEL используется двухэтапная система ранжирования документов. Первоначально применяется улучшенный алгоритм BM25+, оптимизированный для более точного соответствия запросу. После этого, результаты дополнительно уточняются с использованием ColBERTv2 — модели, основанной на кросс-энкодере, которая позволяет оценивать семантическую близость между запросом и каждым документом, учитывая контекст. Такой подход позволяет выделить наиболее релевантные документы, даже если они не содержат точных совпадений ключевых слов.
В архитектуре MARVEL, DeepSearch, основанный на алгоритме Monte Carlo Tree Search (MCTS), значительно расширяет возможности исследования и логического вывода при ответе на сложные запросы. MCTS позволяет системе эффективно просматривать пространство возможных ответов, оценивая каждый вариант на основе релевантности и вероятности, что позволяет находить более полные и точные ответы, чем при использовании традиционных методов поиска. Процесс включает в себя этапы выбора, расширения и симуляции, итеративно улучшая стратегию поиска и повышая качество предоставляемой информации. Этот подход особенно полезен при решении вопросов, требующих синтеза информации из нескольких источников и проведения логических заключений.
Для визуализации связей между документами на основе их векторных представлений (embeddings) в архитектуре MARVEL используется алгоритм UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection). UMAP позволяет снизить размерность векторного пространства, сохраняя при этом топологическую структуру данных, что обеспечивает наглядное представление близости документов. Визуализация, полученная с помощью UMAP, облегчает выявление кластеров документов, связанных общей тематикой, и помогает исследователям обнаруживать неочевидные связи и закономерности в корпусе данных, способствуя тем самым процессу поиска и анализа знаний.
Проверка MARVEL: производительность и влияние на научные исследования
Для всесторонней оценки эффективности системы MARVEL использовалась метрика RAGAS, позволяющая комплексно анализировать качество извлечения релевантной информации и точность формируемых ответов. RAGAS оценивает не только соответствие ответа запросу, но и степень обоснованности ответа извлеченными документами, а также контекстную релевантность найденных источников. Такой подход позволяет получить детальное представление о сильных и слабых сторонах системы, выявляя области для дальнейшей оптимизации и совершенствования. Оценка по RAGAS даёт возможность объективно сравнить MARVEL с другими моделями, такими как GPT-4o mini, и подтвердить её эффективность в решении сложных задач, связанных с научными исследованиями и обработкой больших объемов данных.
В ходе слепого A/B тестирования система MARVEL-Standard продемонстрировала превосходство над моделью GPT-4o mini на наборе данных ArXivData, получив оценку 0.73 против 0.60. Данный результат указывает на более высокую способность MARVEL точно извлекать релевантную информацию и формировать ответы на вопросы, основанные на научных публикациях. Преимущество MARVEL в оценке свидетельствует о потенциале системы для повышения эффективности научных исследований и облегчения доступа к специализированным знаниям, представленным в научных статьях, превосходя возможности GPT-4o mini в контексте анализа и обобщения научных данных.
Исследования, проведенные на наборе данных LogbookData, продемонстрировали превосходство системы MARVEL-Standard над моделью GPT-4o mini. Результаты показали, что MARVEL-Standard достигла оценки 0.52, в то время как GPT-4o mini — лишь 0.36. Данный разрыв в производительности указывает на то, что MARVEL особенно эффективно справляется с обработкой и анализом информации, специфичной для операционной деятельности детекторов, что делает её ценным инструментом для научных исследований, требующих глубокого понимания специализированных данных и контекста.
Результаты сравнительного анализа показывают, что MARVEL демонстрирует сопоставимую эффективность с моделью GPT-4o mini, однако превосходит ее в ответах на узкоспециализированные вопросы, касающиеся работы детекторов. Данное преимущество особенно заметно при решении задач, требующих глубокого понимания принципов функционирования и особенностей эксплуатации детекторного оборудования. Это указывает на то, что MARVEL, благодаря специализированной подготовке и оптимизации, способна более точно и релевантно обрабатывать информацию в области детекторных технологий, что делает её ценным инструментом для исследователей и специалистов, работающих в данной сфере. Превосходство в домен-специфических запросах подчеркивает потенциал MARVEL для повышения эффективности научных исследований и ускорения процесса получения новых знаний.
В будущее: расширение возможностей и масштабирование MARVEL
В дальнейшем планируется значительное расширение базы знаний MARVEL за счет включения более разнообразных научных данных. Это подразумевает не только увеличение объема информации, но и интеграцию данных из различных дисциплин — от биологии и химии до физики и астрономии — и различных форматов, включая экспериментальные данные, результаты моделирования и публикации. Особое внимание будет уделено включению данных, полученных из нетрадиционных источников и на разных языках, что позволит MARVEL охватить более широкую палитру научных исследований и стать по-настоящему универсальным инструментом для ученых по всему миру. Расширение базы знаний позволит системе предоставлять более полные и точные ответы на сложные научные вопросы, а также выявлять скрытые закономерности и связи между различными областями науки.
Для повышения точности и надежности ответов, система MARVEL подвергается интеграции передовых методов рассуждений. Эти методы включают в себя не только статистический анализ данных, но и применение логических выводов и эвристических алгоритмов, позволяющих системе делать более обоснованные заключения. Особое внимание уделяется включению механизмов обратной связи от пользователей — ученых и исследователей. Анализ пользовательских оценок и корректировок позволяет системе самообучаться, выявлять и исправлять ошибки, а также адаптироваться к специфическим требованиям различных научных дисциплин. Такой итеративный процесс обучения, основанный на сочетании алгоритмических улучшений и экспертных оценок, призван обеспечить максимальную достоверность и полезность предоставляемой информации.
Предоставление исходного кода MARVEL в открытый доступ призвано стимулировать широкое участие научного сообщества в его развитии и совершенствовании. Открытый доступ позволяет исследователям со всего мира изучать, адаптировать и расширять функциональность системы, предлагая свои собственные улучшения и новые решения. Такой подход способствует коллективному интеллекту и ускоряет инновации в области управления научными знаниями, поскольку каждый может внести свой вклад в создание более мощного и универсального инструмента. Ожидается, что это приведет к появлению новых приложений и расширению возможностей MARVEL, выходящих за рамки первоначального замысла, тем самым значительно ускоряя темпы научных открытий и прогресса в различных дисциплинах.
Перспективы использования MARVEL в различных областях науки представляются весьма значительными. Система способна стать ценным инструментом для исследователей, позволяя им оперативно получать доступ к необходимой информации, выявлять взаимосвязи между данными и генерировать новые гипотезы. Благодаря возможности объединять и анализировать информацию из различных научных дисциплин, MARVEL способствует развитию междисциплинарных исследований и укреплению связей между учеными. Ожидается, что это приведет к ускорению темпов научных открытий и появлению инновационных решений в таких областях, как медицина, материаловедение и экология. Более того, система может существенно упростить процесс обмена знаниями и способствовать более эффективному сотрудничеству между исследовательскими группами по всему миру.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию инструментов, способных преодолеть границы существующих моделей и упростить доступ к сложным научным данным. Подобный подход к верификации и расширению исследований с помощью многоагентных систем и больших языковых моделей находит отклик в словах Григория Перельмана: «Если хочешь понять природу, нужно отказаться от иллюзий и следовать логике». Акцент на строгой математической формализации, как подчеркивается в работе, и использование методов Монте-Карло для проверки результатов, отражает ту же самую потребность в точности и ясности, которую Перельман считал необходимым условием для истинного понимания Вселенной. Любое упрощение модели, как верно отмечено, требует неукоснительного соблюдения математической строгости, дабы не допустить искажений и заблуждений.
Что впереди?
Представленный здесь MARVEL, как и любая попытка обуздать информационный поток, есть лишь временная передышка перед лицом бесконечности. Он демонстрирует способность больших языковых моделей к доменно-специфическому поиску и ответу на вопросы в области гравитационно-волновой астрономии, но истинное испытание — не в скорости извлечения данных, а в способности отличить значимое от шума. Любая гипотеза о сингулярности, даже та, что подкреплена тщательно подобранными данными, — всего лишь попытка удержать бесконечность на листе бумаги.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на преодолении ограничений, присущих текущим языковым моделям: необходимости в качественных, размеченных данных, подверженности галлюцинациям и, что особенно важно, неспособности к истинному пониманию. Улучшение алгоритмов поиска и сопоставления, а также разработка методов верификации ответов — важные шаги, но фундаментальная проблема остаётся: может ли машина действительно «видеть» за горизонт событий?
Чёрные дыры учат терпению и скромности; они не принимают ни спешки, ни шумных объявлений. MARVEL, как инструмент, может ускорить процесс исследования, но он не заменит человеческой интуиции и критического мышления. Задача состоит не в том, чтобы создать всезнающего «оракула», а в том, чтобы построить партнёра, способного помочь учёным задавать правильные вопросы — и принимать ответы с должной долей скептицизма.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03436.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
2026-01-08 17:15