Невысказанные желания: Почему модели «зрение-язык» не понимают, что от них хотят

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что нечеткие запросы пользователей становятся серьезным препятствием для эффективной работы мультимодальных моделей, особенно при обработке запросов на других языках.

В исследовании демонстрируется, что добавление контекстной информации к исходным запросам, содержащим нечёткие отсылки к визуальным данным в таких областях, как повседневная жизнь, игры и информационные технологии, позволяет уточнить пользовательский запрос и сделать его более однозначным.

Представлен HAERAE-Vision, сложный бенчмарк для оценки моделей «зрение-язык» на основе аутентичных, нечетко сформулированных запросов на корейском языке.

Несмотря на успехи моделей «зрение-язык», их способность понимать реальные запросы пользователей часто оказывается ограничена. В работе «What Users Leave Unsaid: Under-Specified Queries Limit Vision-Language Models» представлен новый бенчмарк HAERAE-Vision, включающий 653 аутентичных, неполных запроса из корейских онлайн-сообществ, демонстрирующий, что неявные предположения в запросах являются существенным препятствием для современных моделей. Исследование показало, что уточнение запросов повышает точность даже самых передовых моделей (GPT-5, Gemini 2.5 Pro) на 8-22%, подчеркивая, что проблема кроется не в возможностях моделей, а в нечеткости формулировок. Может ли преодоление этой разницы между формальными тестами и реальными пользовательскими запросами открыть путь к более надежным и интуитивно понятным системам «зрение-язык»?

Неизбежные Недоразумения: Проблема Неопределённости в Визуально-Языковых Моделях

Визуально-языковые модели (ВЯМ) стремительно набирают популярность, однако их эффективность заметно снижается при обработке запросов, содержащих неполную информацию — явление, известное как недоопределенность запроса. Данная проблема возникает из-за того, что модели зачастую не способны самостоятельно восполнить недостающие детали, необходимые для корректного ответа. В отличие от четко сформулированных инструкций, реальные пользовательские запросы часто подразумевают скрытый контекст или ожидают, что модель догадается о намерениях пользователя. Это приводит к тому, что ВЯМ выдают неточные или нерелевантные ответы, несмотря на кажущуюся простоту запроса, подчеркивая важность разработки методов, способных эффективно обрабатывать неполноту информации в реальных сценариях использования.

Особая сложность для визуально-языковых моделей (ВЯМ) возникает при обработке запросов, полученных от реальных пользователей. В отличие от тщательно подготовленных наборов данных, повседневные запросы часто оказываются неполными и неоднозначными, требуя от модели активного вывода недостающей информации и контекста. Например, вопрос «Что это?» без указания объекта требует от ВЯМ самостоятельного определения, о каком именно объекте идет речь на изображении, основываясь на визуальной информации и общих знаниях о мире. Успешное разрешение этой неоднозначности является ключевым для обеспечения релевантности ответа и повышения полезности ВЯМ в реальных приложениях, но представляет собой серьезную проблему, поскольку требует от моделей не только распознавания объектов, но и понимания намерений пользователя и контекста ситуации.

Традиционные методы оценки производительности визуально-языковых моделей (ВЯМ) зачастую не способны выявить тонкие недостатки в обработке неоднозначных запросов. Существующие метрики, ориентированные на точность сопоставления с заранее определенными ответами, не учитывают необходимость для ВЯМ делать логические выводы и заполнять пробелы в информации, которые часто встречаются в реальных пользовательских запросах. В результате, реальные возможности моделей переоцениваются, создавая иллюзию более высокой производительности, чем она есть на самом деле. Эта проблема особенно актуальна при работе с запросами из реального мира, где неполнота информации является нормой, и требует разработки более чувствительных и реалистичных методов оценки, способных адекватно отразить способность ВЯМ к пониманию и решению неоднозначных задач.

HAERAE-Vision демонстрирует способность отвечать на неполные вопросы на корейском языке, используя изображения и критерии оценки, что подчеркивает зависимость вопросов от контекста и неформальность их формулировок.

HAERAE-Vision: Испытание для Моделей в Реальных Условиях

HAERAE-Vision — это новый эталонный набор данных, созданный на основе реальных запросов корейских пользователей. Его ключевая особенность заключается в оценке способности визуально-языковых моделей (VLM) обрабатывать неоднозначность запросов — ситуацию, когда запрос не содержит достаточной информации для однозначного определения требуемого ответа. Набор данных специально сконструирован для выявления слабых мест VLM в понимании неполных или многозначных вопросов, требующих контекстуализации визуальной информации для точной интерпретации.

Набор данных был сформирован из первоначального пула в 86 052 пары «вопрос-изображение». Для обеспечения высокого качества и сложности примеров был применен строгий процесс отбора, в результате которого сохранилось всего 0.76% исходных пар. Данный низкий процент выживаемости указывает на тщательную проверку и фильтрацию, исключающую неоднозначные или нерелевантные примеры, и гарантирует, что финальный набор данных представляет собой сложную задачу для оценки моделей визуального вопросо-ответного типа (VQA).

Набор данных HAERAE-Vision использует специфические лингвистические и культурные особенности корейского языка, создавая сложную платформу для тестирования мультимодального рассуждения. Корейский язык характеризуется высокой степенью контекстуальности и неявности, что требует от моделей понимания не только явного содержания запроса, но и скрытых смыслов, обусловленных культурными нормами и общепринятыми знаниями. Это создает дополнительные сложности для визуально-языковых моделей (VLM), которым необходимо учитывать эти нюансы для точной интерпретации запросов и сопоставления их с соответствующими изображениями. Использование корейского языка позволяет выявить слабые места существующих моделей в обработке неоднозначности и неполноты информации, что важно для разработки более надежных и интеллектуальных систем.

Примеры, такие как интерфейс сеульского метро, традиционная каллиграфия, сцена из корейской драмы и исторические семейные записи, демонстрируют, что для эффективной работы HAERAE-Vision необходимы знания, редко встречающиеся в англоязычных наборах данных из-за культурной специфики.

Тщательная Оценка: Чек-лист для Объективности

Для систематической оценки производительности Визуальных Языковых Моделей (VLM) на наборе данных HAERAE-Vision используется методология оценок по контрольному списку. Данный подход фокусируется на двух ключевых аспектах: полноте ответа модели и его релевантности заданному вопросу. Оценка осуществляется путем сопоставления элементов, присутствующих в ответе модели, с заранее определенным списком необходимых компонентов, обеспечивая структурированный и объективный анализ. Такой метод позволяет выявить недостатки в генерации ответов и определить области для улучшения производительности VLM.

Оценка производительности VLM осуществляется автоматически с использованием LLM Judge — модели, функционирующей как автоматизированный оценщик. Этот подход позволяет обеспечить масштабируемость и последовательность оценки по всему набору данных HAERAE-Vision, исключая субъективность, присущую ручной оценке. LLM Judge анализирует ответы VLM на соответствие критериям, заданным в оценочном чек-листе, и генерирует количественные метрики производительности для каждого запроса, что обеспечивает объективную и воспроизводимую оценку.

Результаты проведенных исследований на наборе данных HAERAE-Vision демонстрируют, что применение методики уточнения запросов (query explicitation) позволяет повысить производительность визуальных языковых моделей (VLM) до 22%. Данный прирост указывает на существенную роль проработки недостаточно определенных запросов, поскольку неоднозначность в формулировке может приводить к снижению точности и релевантности ответов VLM. Уточнение запросов, таким образом, является важным фактором для улучшения качества работы моделей при решении задач визуального понимания.

Результаты показывают, что масштабирование модели приводит к улучшению производительности на наборе данных HAERAE-Vision.

Уточнение — Ключ к Надежности: Повышение Производительности через Explicitation

Исследование посвящено методу повышения производительности визуальных языковых моделей (VLM) посредством явного уточнения запросов — процесса перефразирования неполных запросов с добавлением недостающей информации. Данный подход, названный «Explicitation», направлен на снижение неоднозначности вводимых данных для VLM. Вместо обработки исходных, потенциально неполных запросов, модели получают расширенные, более детализированные формулировки, что позволяет им точнее интерпретировать намерение пользователя и, как следствие, генерировать более релевантные и точные ответы. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность данного метода, в частности, зафиксировано увеличение точности GPT-5 на 9.6% (с 48.0% до 57.6%) и Gemini 2.5 Pro на 8.1% (с 48.5% до 56.7%) при использовании Explicitation в рамках набора данных HAERAE-Vision.

Целью использования расширенных запросов для визуальных языковых моделей (VLM) является снижение неоднозначности и повышение точности и релевантности генерируемых ответов. Неполные запросы могут приводить к различным интерпретациям со стороны модели, что негативно сказывается на качестве результата. Предоставление VLM более полной информации в запросе позволяет уточнить задачу и сфокусировать внимание модели на конкретных аспектах изображения, тем самым повышая вероятность получения корректного и полезного ответа.

В ходе экспериментов, проведенных с использованием набора данных HAERAE-Vision, применение метода явного уточнения запросов (Explicitation) позволило добиться повышения точности моделей GPT-5 на 9,6 процентных пункта — с 48,0% до 57,6%. Модель Gemini 2.5 Pro также продемонстрировала улучшение показателей точности на 8,1%, увеличив ее с 48,5% до 56,7%. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности данного подхода в повышении надежности и релевантности ответов визуальных языковых моделей.

Улучшение явности запроса наиболее значительно повышает производительность небольших моделей, в частности, GPT-5 Nano демонстрирует прирост в 21.7 пункта, что подтверждено усреднением по трем запускам.

Взгляд в Будущее: Масштабирование Мультимодального Рассуждения

Исследование подчеркивает, что дальнейшее увеличение масштаба визуально-языковых моделей (VLMs) должно сопровождаться повышенным вниманием к развитию их способностей к мультимодальному рассуждению. Простое увеличение параметров модели не гарантирует более глубокого понимания, поэтому ключевым направлением является совершенствование механизмов, позволяющих моделям эффективно интегрировать информацию из различных модальностей — зрения и языка. Способность к комплексному анализу и логическому выводу на основе визуальных данных и текстовых запросов становится определяющим фактором для создания действительно интеллектуальных систем, способных решать сложные задачи и взаимодействовать с окружающим миром на качественно новом уровне. Успех будущих VLMs напрямую зависит от того, насколько эффективно они смогут не просто распознавать объекты на изображениях, но и понимать их взаимосвязи, контекст и последствия, а также генерировать осмысленные и обоснованные ответы.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку автоматических методов выявления и устранения неполноты запросов — явления, когда вопрос требует дополнительных уточнений для корректного ответа. Существующие подходы часто требуют ручного уточнения запросов пользователем, что снижает удобство взаимодействия с визуально-языковыми моделями. Автоматическое определение неоднозначности и неполноты в запросе, а также предложение вариантов уточнения или заполнения недостающей информации, позволит значительно повысить эффективность и надежность систем, делая их более доступными и интуитивно понятными для пользователей. Разработка подобных механизмов позволит снизить зависимость от ручного вмешательства и приблизит создание интеллектуальных систем, способных самостоятельно понимать и обрабатывать сложные запросы.

Разработка визуальных языковых моделей (ВЯМ), способных к надежному рассуждению и интеграции знаний, представляет собой ключевой шаг к созданию систем, действительно понимающих сложность окружающего мира. Вместо простого сопоставления визуальных и текстовых данных, перспективные ВЯМ должны уметь выводить логические заключения, опираясь на накопленные знания и контекст. Такой подход позволяет моделям не только отвечать на прямые вопросы, но и решать более сложные задачи, требующие анализа, интерпретации и применения знаний в новых ситуациях. Подобные системы смогут эффективно взаимодействовать с реальным миром, адаптируясь к изменяющимся условиям и предоставляя осмысленные, контекстуально-релевантные ответы, что открывает широкие возможности для применения в различных областях — от автоматизированного анализа данных до создания интеллектуальных помощников.

Уточнение категорий значительно улучшает результаты для областей, таких как математика и программирование, но остается неэффективным для категорий вроде развлечений и природных объектов, где ошибки связаны с недостатком культурных знаний и визуального понимания.

Исследование демонстрирует, что даже самые продвинутые vision-language модели сталкиваются с трудностями, когда запросы сформулированы неясно или требуют понимания культурного контекста. Как справедливо заметил Джеффри Хинтон: «Иногда кажется, что мы строим сложные системы, чтобы обойти простые проблемы, которые могли бы решить более простым способом». В данном случае, проблема не в сложности модели, а в недостаточной четкости пользовательских запросов. HAERAE-Vision, представляя собой набор аутентичных, не до конца сформулированных запросов на корейском языке, наглядно показывает, что производительность модели напрямую зависит от качества входных данных. Это подтверждает тезис о том, что «революционные» технологии часто упираются в прозаические проблемы, и элегантные архитектуры оказываются бесполезными, если пользовательский ввод далек от идеала.

Что дальше?

Представленный анализ, конечно, выявил, что нечеткие запросы — это не просто досадная особенность, а фундаментальное ограничение для мультимодальных моделей. Но кто бы мог подумать? Будто проблема не в гениальности алгоритмов, а в банальной неспособности пользователей чётко сформулировать свои желания. Каждый новый бенчмарк, каким и является HAERAE-Vision, лишь откладывает неизбежное — рано или поздно продъкшн найдёт способ сломать даже самую изящную модель на краевых случаях, порожденных человеческой небрежностью.

Попытки решить проблему “культурной привязанности” через создание специализированных датасетов выглядят, мягко говоря, наивно. Культура — это не набор статических фактов, а постоянно меняющийся поток мемов и контекста. Модель, обученная на “актуальных” культурных референсах сегодня, станет анахронизмом уже завтра. Это бесконечная гонка, в которой победить невозможно. Тесты, как всегда, останутся лишь формой надежды, а не уверенности.

Вместо того, чтобы гнаться за идеальным пониманием языка, возможно, стоит сосредоточиться на создании систем, которые будут достаточно “грубыми”, чтобы игнорировать двусмысленность. Пусть модель вернет не самый точный ответ, но хотя бы что-то, что не вызовет катастрофических последствий. В конце концов, каждый “революционный” алгоритм завтра станет техдолгом, а стабильность — это роскошь, которую мало кто может себе позволить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06165.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-13 08:08

🚀 Квантовые новости