Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что современные языковые модели часто терпят неудачи при обработке табличных данных, даже если в них допущены незначительные ошибки.
Эмпирическое исследование устойчивости больших языковых моделей к структурным и семантическим искажениям в табличных данных.
Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM), их устойчивость к даже незначительным искажениям в табличных данных остается слабо изученной областью. В работе ‘An Empirical Investigation of Robustness in Large Language Models under Tabular Distortions’ проведено эмпирическое исследование, выявившее, что современные LLM испытывают трудности с обнаружением и коррекцией семантических и структурных ошибок в табличном формате. Полученные результаты демонстрируют, что модели, включая передовые, такие как GPT-5.2, демонстрируют значительное снижение точности при обработке искаженных таблиц, требуя явных подсказок для частичного восстановления производительности. Каким образом можно научить модели самостоятельно выявлять и корректировать подобные ошибки, подобно тому, как это делает человек, без необходимости предварительной обработки данных или использования дополнительных подсказок?
Хрупкость табличных данных: вызов для языковых моделей
Несмотря на впечатляющие успехи в области ответа на вопросы по табличным данным, современные большие языковые модели демонстрируют удивительную хрупкость при даже незначительных искажениях в структуре таблиц. Исследования показывают, что модели, способные с высокой точностью анализировать корректно оформленные таблицы, резко теряют производительность при наличии, казалось бы, незначительных дефектов, таких как смещение столбцов или строк. Этот парадокс подчеркивает, что способность модели к рассуждениям над табличными данными не является фундаментальным пониманием информации, а скорее зависит от точного соответствия входных данных ожидаемому формату, что делает их уязвимыми к даже минимальным визуальным или структурным изменениям в табличном представлении данных.
Уязвимость больших языковых моделей (LLM) при работе с искаженными таблицами объясняется их зависимостью от точного позиционного кодирования. Модели используют эту систему для понимания взаимосвязи между элементами данных, и даже незначительные изменения в структуре таблицы, такие как смещение столбцов или строк, могут нарушить это позиционное понимание. По сути, LLM воспринимают таблицу как последовательность токенов, где порядок имеет решающее значение; любое отклонение от ожидаемого порядка приводит к ошибкам в интерпретации и, следовательно, к снижению точности ответов. Это означает, что модель, отлично справляющаяся с корректно структурированной таблицей, может дать совершенно неверный ответ на ту же самую информацию, представленную в слегка измененном формате, подчеркивая важность разработки методов, устойчивых к таким искажениям.
Исследования показали, что даже незначительные искажения в структуре таблиц оказывают существенное влияние на способность больших языковых моделей (LLM) к точному извлечению информации и логическим рассуждениям. Эти искажения, охватывающие как структурные изменения (например, смещение столбцов или строк), так и семантические ошибки в данных, приводят к заметному снижению точности ответов. В частности, при работе с искаженными таблицами, модель GPT-5.1 демонстрирует падение точности в среднем на 48%, что подчеркивает уязвимость современных LLM к даже минимальным отклонениям от стандартного формата табличных данных. Это указывает на необходимость разработки более устойчивых методов обработки таблиц, способных компенсировать подобные искажения и обеспечивать надежное извлечение знаний.
Для разработки устойчивых к ошибкам систем, критически важно понимать природу искажений в табличных данных. Исследования показывают, что даже незначительные сдвиги — как горизонтальные, так и вертикальные — в расположении ячеек таблицы приводят к существенному снижению точности работы больших языковых моделей. Анализ конкретных типов искажений позволяет выявить наиболее уязвимые места в алгоритмах обработки таблиц и, следовательно, разработать стратегии для смягчения их влияния. Например, методы, компенсирующие смещения или использующие более гибкие алгоритмы позиционного кодирования, могут значительно повысить надежность систем, работающих с неидеальными табличными данными, и минимизировать потерю информации при анализе.
Оценка устойчивости: метрики и испытания
Оценка устойчивости больших языковых моделей (LLM) к вариациям в табличных данных представляет собой сложную задачу, требующую точных метрик. В настоящее время, метрика Pass@3 Accuracy является ключевой для количественной оценки производительности LLM при обработке искаженных таблиц. Pass@3 Accuracy измеряет долю случаев, когда модель успешно выдает правильный ответ в пределах трех попыток, что позволяет оценить ее способность к восстановлению после ошибок или неточностей в представленных данных. Использование Pass@3 Accuracy позволяет более объективно сравнивать различные LLM и оценивать эффективность методов повышения их устойчивости к искажениям в табличных данных.
Недавние исследования провели оценку производительности различных больших языковых моделей (LLM), включая GPT-5, Qwen2.5-VL-7B и Deepseek-R1-Distill-32B, при работе с искаженными табличными данными. Целью этих тестов являлось определение степени устойчивости моделей к изменениям в структуре и содержании таблиц. Использовались разнообразные типы искажений, такие как изменение порядка столбцов, добавление лишних данных и неточности в значениях ячеек. Результаты позволили сравнить эффективность различных моделей в условиях неидеальных входных данных и выявить области, требующие дальнейшего улучшения.
Тестирования показали, что даже мощные закрытые модели, такие как GPT-5.2, демонстрируют снижение производительности при работе с искаженными таблицами. Лучший показатель точности, достигнутый на структурно искаженных таблицах, составил 45.45% для GPT-5.2. Это указывает на уязвимость современных больших языковых моделей к изменениям в структуре входных данных, даже если сами данные остаются семантически корректными. Полученные результаты подчеркивают необходимость дальнейших исследований и разработки методов повышения устойчивости моделей к различным типам искажений данных.
В настоящее время ведется активная доработка открытых моделей, таких как TableLLM-7B и TableGpt2-7B, с целью повышения их устойчивости к искаженным табличным данным. Этот процесс тонкой настройки (finetuning) направлен на улучшение способности моделей корректно интерпретировать и обрабатывать информацию, представленную в табличной форме, даже при наличии структурных отклонений или ошибок. Разработчики используют специализированные наборы данных, содержащие разнообразные типы искажений, для обучения моделей и оценки их эффективности в сложных сценариях. Целью является создание более надежных и точных систем, способных успешно работать с реальными, часто несовершенными, табличными данными.
Стратегии смягчения: взлом системы изнутри
Метод «Осознанного Промптинга» (Distortion-Aware Prompting) представляет собой перспективную технику повышения устойчивости больших языковых моделей (LLM) к искажениям в структуре табличных данных. Суть подхода заключается в предоставлении LLM явных инструкций, описывающих потенциальные вариации в формате таблицы, такие как смещение столбцов, добавление или удаление строк, а также изменения в порядке следования данных. Это позволяет модели не полагаться на жестко заданные позиционные зависимости, а адаптироваться к различным представлениям одной и той же информации, что повышает точность извлечения и обработки данных из искаженных таблиц. Использование конкретных примеров искажений в промпте позволяет модели научиться распознавать и компенсировать подобные отклонения.
Интеграция среды выполнения кода (Code Execution Sandbox) позволяет моделям динамически обрабатывать и корректировать структуру таблиц, обходя ограничения, связанные со статической зависимостью от позиций данных. Вместо того, чтобы полагаться на фиксированное расположение столбцов и строк, модель может выполнять код для анализа данных, определения логической структуры таблицы и последующей ее нормализации или исправления ошибок. Это особенно полезно при работе с таблицами, полученными из различных источников или имеющими неконсистентное форматирование, где стандартные методы анализа могут оказаться неэффективными. Среда выполнения кода обеспечивает возможность выполнения операций, таких как переименование столбцов, объединение или разделение ячеек, а также исправление несоответствий в типах данных, что повышает надежность и точность обработки табличных данных.
Модель GPT-5.2 демонстрирует 80%-ный уровень раннего обнаружения искажений в табличных данных при обработке большинства типов входных данных. Однако, при использовании изображений в качестве входных данных, данный показатель снижается до 30%. Это указывает на существенное отставание в способности модели корректно интерпретировать и выявлять искажения в таблицах, представленных в виде изображений, и требует дополнительных усилий по улучшению производительности в данной области.
Набор данных WikiTQ играет ключевую роль в создании надежных бенчмарков для оценки производительности больших языковых моделей (LLM) при работе с искаженными таблицами. Данный набор включает в себя разнообразные таблицы, намеренно подвергнутые различным видам искажений, таким как перестановка столбцов, добавление лишних строк или столбцов, а также внесение неточностей в данные. Использование WikiTQ позволяет разработчикам объективно оценивать способность LLM к обнаружению и коррекции этих искажений, а также сравнивать производительность различных моделей в стандартизированных условиях. Важность данного набора данных заключается в его способности выявлять слабые места LLM в обработке неструктурированных или поврежденных табличных данных, что критически важно для обеспечения надежности и точности результатов в реальных приложениях.
Исследование демонстрирует уязвимость современных больших языковых моделей перед даже незначительными искажениями в табличных данных. Это подтверждает необходимость глубокого понимания принципов работы систем, а не просто слепого доверия к результатам. Как заметила Ада Лавлейс: «То, что аналитическая машина может делать, ограничено лишь нашей способностью задавать ей вопросы». Подобно этому, способность языковой модели правильно отвечать на вопросы, основанные на табличных данных, напрямую зависит от качества и структуры этих данных, а также от способности модели интерпретировать даже малейшие отклонения от ожидаемого формата. Исследование подчеркивает, что устойчивость модели к искажениям — это не просто техническая задача, но и вопрос правильной постановки задачи и понимания ограничений системы.
Что дальше?
Исследование устойчивости больших языковых моделей к табличным искажениям обнажило неожиданно хрупкую природу, казалось бы, всемогущего интеллекта. Оказалось, что даже незначительные отклонения от идеальной структуры данных способны вызвать сбой в рассуждениях. Это не столько ошибка алгоритма, сколько демонстрация того, как глубоко модели зависят от неявных предположений о мире, встроенных в обучающие данные. Попытки исправить ситуацию с помощью явных подсказок — это, скорее, обходной путь, чем истинное решение. Это напоминает взлом системы: вместо устранения уязвимости, мы просто находим способ её обойти.
Следующим шагом видится не столько в улучшении существующих моделей, сколько в фундаментальном пересмотре подхода к обучению. Необходимо разработать методы, позволяющие моделям не просто распознавать шаблоны, но и понимать семантическую целостность данных, выявлять и игнорировать искажения. Речь идёт о создании моделей, способных к самодиагностике, к осознанию границ собственной компетенции. Иначе говоря, требуется не просто «умный» алгоритм, а система, способная к рефлексии.
В конечном итоге, задача сводится к созданию искусственного интеллекта, который не просто обрабатывает информацию, но и понимает её контекст, аномалии и потенциальные ошибки. Это не просто техническая задача, но и философский вызов: понять, что значит “понимать” в контексте искусственного разума. И, возможно, в процессе этого понимания, мы сможем лучше понять и самих себя.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05009.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)
- 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
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-11 22:27