Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что увеличение количества попыток искусственного интеллекта решить задачу не всегда повышает качество его рассуждений, а иногда даже приводит к ошибкам.
Анализ нескольких моделей показывает, что увеличение количества выборок при использовании метода самосогласованности может снизить точность и достоверность ответов, особенно для моделей, таких как Claude Opus 4.5.
Несмотря на растущую популярность метода самосогласованности для повышения точности больших языковых моделей в задачах рассуждения, остается неясным, действительно ли это улучшает качество самих рассуждений. В работе ‘Does Inference Scaling Improve Reasoning Faithfulness? A Multi-Model Analysis of Self-Consistency Tradeoffs’ представлен многомодельный анализ влияния масштабирования вывода на достоверность рассуждений, включающий GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Gemini-3-flash и DeepSeek-v3.2. Результаты исследования показали, что увеличение числа выборок для самосогласованности не всегда приводит к повышению качества рассуждений и может даже снизить точность для некоторых моделей, например, Claude Opus 4.5. Какие стратегии необходимо разработать для оптимального баланса между точностью и достоверностью в больших языковых моделях и как адаптировать метод самосогласованности к особенностям различных архитектур?
Пределы Масштабируемости: Рассуждения в Больших Языковых Моделях
Несмотря на впечатляющие возможности, демонстрируемые большими языковыми моделями (БЯМ), их зависимость от масштаба представляет собой существенное ограничение в решении сложных задач, требующих рассуждений. Успех БЯМ часто обусловлен огромным объемом данных, на которых они обучаются, и способностью выявлять статистические закономерности. Однако, увеличение масштаба само по себе не гарантирует появление истинного рассуждения — способности к логическому выводу, анализу и синтезу информации. В то время как БЯМ превосходно справляются с распознаванием паттернов и генерацией текста, имитация рассуждений и решение задач, требующих глубокого понимания контекста и принципов, остаются сложной проблемой. Ограничения, связанные с масштабом, проявляются в неспособности БЯМ к обобщению знаний, адаптации к новым ситуациям и решению задач, требующих творческого подхода, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов к созданию искусственного интеллекта.
Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей распознавать закономерности, достижение подлинного рассуждения, сопоставимого с глубиной человеческого познания, остается сложной задачей. Модели успешно оперируют с поверхностными связями в данных, но испытывают трудности при решении проблем, требующих абстрактного мышления, планирования и понимания причинно-следственных связей. В отличие от человека, способного к формированию внутренних моделей мира и проведению логических умозаключений, языковые модели часто полагаются на статистические вероятности и ассоциации, что ограничивает их способность к генерализации и адаптации к новым, незнакомым ситуациям. Эта разница подчеркивает, что способность к распознаванию паттернов, хоть и впечатляет, не является эквивалентом истинного рассуждения и понимания.
Существенная проблема, ограничивающая возможности больших языковых моделей, заключается не столько в объеме накопленных знаний, сколько в непрозрачности процесса, приводящего к тому или иному ответу. Модели демонстрируют впечатляющую способность выявлять закономерности и воспроизводить информацию, однако механизм принятия решений зачастую остается скрытым. Это означает, что, даже если ответ кажется логичным, сложно проследить цепочку рассуждений, которая к нему привела, и оценить, насколько обоснованным является заключение. Отсутствие прозрачности не позволяет понять, основывается ли модель на реальном понимании проблемы или просто на статистической корреляции между словами и фразами, что ставит под сомнение надежность и достоверность получаемых результатов. В конечном итоге, это затрудняет использование больших языковых моделей в задачах, требующих критического мышления и обоснованных выводов.
Проверка Достоверности Рассуждений: За Пределами Простой Точности
Оценка достоверности рассуждений — критически важный аспект при анализе больших языковых моделей. Необходимо установить, соответствует ли заявленная цепочка рассуждений (chain-of-thought) фактическим вычислительным шагам, предпринятым моделью для получения ответа. Проверка достоверности позволяет отличить истинные рассуждения от простого пост-фактум рационализирования, когда модель генерирует объяснение, которое не отражает реальный процесс принятия решения. Отсутствие соответствия между заявленными рассуждениями и внутренними вычислениями указывает на то, что модель может генерировать правдоподобные, но не основанные на логике объяснения, что снижает доверие к ее ответам.
Метод «Раннего Ответа» (Early Answering Probe) позволяет напрямую сравнивать ответы, сгенерированные языковой моделью с использованием и без использования цепочки рассуждений (chain-of-thought reasoning). В ходе проверки, модели предлагается ответить на вопрос дважды: один раз без явного указания на необходимость объяснения хода мыслей, и второй раз — с запросом на предоставление цепочки рассуждений. Сопоставление полученных ответов позволяет оценить, в какой степени заявленные рассуждения действительно влияют на конечный результат, и выявить случаи, когда модель лишь предоставляет постфактум рационализацию, не связанную с фактическим процессом принятия решения. Разница между ответами без и с цепочкой рассуждений служит количественным показателем «верности рассуждений» (reasoning faithfulness).
Данный метод позволяет исследователям отличить подлинное рассуждение от простой пост-фактум рационализации, распространенной ошибки при оценке производительности больших языковых моделей (LLM). Часто LLM генерируют объяснения, которые кажутся логичными, но не отражают фактический процесс принятия решений, лежащий в основе ответа. Использование данного метода позволяет напрямую сравнить ответы, полученные с использованием цепочки рассуждений (chain-of-thought) и без нее, выявляя, действительно ли заявленное рассуждение является определяющим фактором в формировании ответа, или же является лишь оправданием уже принятого решения.
Строгий Статистический Анализ Рассуждений: Методы и Результаты
Для обеспечения достоверности полученных результатов применялись строгие статистические методы, включая McNemar’s Test и Cohen’s d. McNemar’s Test использовался для оценки статистической значимости различий между парными данными, например, при сравнении ответов модели с и без использования Chain-of-Thought prompting. Cohen’s d, в свою очередь, позволял количественно оценить величину эффекта, то есть размер наблюдаемой разницы между группами, выраженный в единицах стандартного отклонения. Это позволило не только определить, являются ли различия статистически значимыми, но и оценить их практическую значимость, что критически важно для интерпретации результатов и обобщения выводов на другие модели и задачи.
Для оценки неопределенности ключевых статистических показателей, таких как разница в точности между моделями или влияние метода Chain-of-Thought, использовались доверительные интервалы, полученные методом Bootstrap. В отличие от традиционных методов, предполагающих нормальное распределение, Bootstrap позволяет оценить распределение статистики повторной выборки непосредственно из имеющихся данных, не требуя параметрических предположений. Это особенно важно при анализе результатов, полученных от различных больших языковых моделей, где распределение может быть ненормальным или недостаточно изучено. Ширина доверительного интервала, рассчитанного методом Bootstrap, отражает степень неопределенности в оценке, позволяя более точно интерпретировать наблюдаемые различия и избежать переоценки статистической значимости.
Для обеспечения обобщаемости результатов и исключения ложноположительных выводов, статистическая значимость оценивалась на нескольких моделях больших языковых моделей (GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Gemini-3-flash, DeepSeek-v3.2). Такой подход позволил выявить закономерности, не зависящие от конкретной архитектуры модели, и повысить уверенность в достоверности полученных данных. Анализ проводился с использованием коррекционных методов для контроля над ошибками первого и второго рода, что позволило установить, насколько наблюдаемые различия в производительности между моделями статистически значимы, а не случайны.
Анализ данных показал, что применение метода Chain-of-Thought Prompting (CoT) в целом приводит к улучшению производительности моделей, однако не гарантирует достоверность рассуждений. В частности, модель GPT-5.2 продемонстрировала повышение точности на 12% при N=5, в то время как модель Claude Opus 4.5 зафиксировала снижение точности на 3.7% при тех же параметрах. Данный факт указывает на вариативность влияния CoT на разные модели и необходимость тщательной оценки результатов, а не автоматического предположения об улучшении качества рассуждений.
Эффект Чрезмерного Обдумывания: Когда Больше Рассуждений Вредят
Исследование выявило феномен, получивший название “Эффект чрезмерного обдумывания”, когда у продвинутых языковых моделей, в частности Claude Opus 4.5, способность к генерации нескольких путей рассуждений, применяемая в методах вроде Self-Consistency, парадоксальным образом приводит к ухудшению результатов. Вместо ожидаемого повышения точности, модель начинает допускать больше ошибок, демонстрируя, что избыточная детализация и многократный анализ не всегда способствуют оптимальному решению. Этот эффект указывает на то, что в определенных ситуациях, особенно при решении относительно простых задач, первоначальный ответ может быть верным, а попытки его перепроверки и углубленного анализа — контрпродуктивными и приводящими к ошибочным выводам.
Исследование выявило, что чрезмерные размышления могут приводить к отказу от верных ответов. Модели, стремясь к более глубокому анализу, иногда начинают сомневаться в изначально правильных решениях, что негативно сказывается на результатах. Этот эффект подчеркивает важность баланса между глубиной рассуждений и уверенностью в первоначальном ответе. Вместо бесконечного перебора вариантов, модели могут достигать лучших результатов, сохраняя определенный уровень доверия к первым, наиболее очевидным решениям, особенно в задачах, не требующих сложного анализа.
Исследование выявило, что так называемый “эффект чрезмерного обдумывания” наиболее ярко проявляется при решении простых задач. Установлено, что когда модели искусственного интеллекта, такие как Claude Opus 4.5, прикладывают чрезмерные усилия к анализу уже верных ответов на легкие вопросы, их производительность, напротив, снижается. Это связано с тем, что избыточная детализация и повторная оценка первоначальных решений приводят к самокритике и, как следствие, к ошибкам. Таким образом, чем проще задача, тем более контрпродуктивным может оказаться углублённый анализ, поскольку начальный ответ часто является верным, и излишнее обдумывание лишь увеличивает вероятность его изменения на неверный.
Исследование выявило, что увеличение глубины рассуждений не всегда приводит к улучшению результатов, особенно при решении задач различной сложности. В частности, у модели Claude Opus 4.5 наблюдался феномен, когда повторное генерирование нескольких вариантов ответа (N=5) приводило к ошибкам в 23% ранее успешно решенных простых задач. В то же время, модель GPT-5.2 демонстрировала высокую эффективность, решая 82% сложных задач при аналогичном масштабе. Эти данные свидетельствуют о необходимости пересмотра традиционных метрик оценки, которые часто предполагают, что более развернутые рассуждения всегда приводят к более точным ответам, и подчеркивают важность разработки более тонких подходов к оценке эффективности языковых моделей.
Исследование выявило значительное повышение достоверности ответов модели Claude Opus 4.5 при использовании множественных путей рассуждений (N=5), несмотря на снижение общей точности. Эффект, измеренный размером эффекта в 2.73, указывает на существенное увеличение согласованности ответов с исходными данными и логическими принципами. Иными словами, модель стала более последовательной в своих объяснениях, даже если эти объяснения не всегда приводили к правильному решению. Этот парадоксальный результат подчеркивает, что увеличение глубины рассуждений не всегда гарантирует повышение качества ответов, и что необходимо учитывать баланс между точностью и достоверностью при оценке эффективности языковых моделей.
Исследование демонстрирует, что увеличение числа итераций при самосогласовании не всегда приводит к улучшению качества рассуждений в больших языковых моделях, а в некоторых случаях, как показано для Claude Opus 4.5, даже снижает точность. Это подчеркивает сложную взаимосвязь между точностью и достоверностью, где простое увеличение вычислительных ресурсов не гарантирует более качественный результат. Как заметил Бертран Рассел: «Чем больше я узнаю, тем больше понимаю, как мало я знаю». Эта фраза отражает суть работы: стремление к увеличению масштаба не должно заслонять необходимость ясности и понимания фундаментальных принципов, лежащих в основе системы. Структура и ясность идей, а не просто количество вычислений, определяют поведение и надежность модели.
Что дальше?
Исследование выявило неожиданную деликатность баланса между точностью и достоверностью рассуждений в больших языковых моделях. Увеличение числа выборок при самосогласованности, казалось бы, должно укреплять уверенность, но, как показано, может привести к парадоксальному снижению качества. Эта уязвимость подчёркивает, что простое наращивание вычислительных ресурсов не гарантирует интеллектуального прогресса; необходим более глубокий анализ внутренней логики этих систем.
Предстоит понять, почему некоторые модели, такие как Claude Opus 4.5, демонстрируют тенденцию к «передумыванию» при увеличении числа выборок. Возможно, проблема кроется не в самой модели, а в способе формулировки запросов или в данных, на которых она обучалась. Очевидно, что документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение — оно рождается во взаимодействии. В дальнейшем требуется разработка метрик, способных улавливать тонкие нюансы достоверности, а не только констатировать правильность ответа.
В конечном счёте, поиск оптимального баланса между точностью и достоверностью — это не только техническая задача, но и философский вопрос о природе интеллекта. Стремление к совершенству не должно затмевать понимание границ возможностей, а элегантность решения рождается из простоты и ясности, а не из бесконечного усложнения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06423.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?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
2026-01-13 21:35