Когда наука доверяет машинам: оценка надежности больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Как проверить, насколько можно доверять ответам больших языковых моделей в научных исследованиях и где сейчас преуспевают общие модели, а где специализированные.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

SciTrust 2.0 представляет собой комплексную систему оценки надёжности больших языковых моделей в научном контексте, анализируя их способность к фактической точности, устойчивости к манипуляциям, безопасности – включая био-, кибер- и химическую – и соответствию этическим нормам научной деятельности посредством специализированных тестов и метрик, выявляя различия между моделями, обученными для науки, и универсальными промышленными решениями.

Представляем SciTrust 2.0 – комплексную систему оценки надежности больших языковых моделей в научных приложениях.

Несмотря на огромный потенциал больших языковых моделей (LLM) в научных исследованиях, их надежность в критически важных областях вызывает серьезные опасения. В данной работе представлена комплексная платформа ‘SciTrust 2.0: A Comprehensive Framework for Evaluating Trustworthiness of Large Language Models in Scientific Applications’ для оценки надежности LLM в научных задачах по четырем ключевым направлениям: правдивость, устойчивость к атакам, научная безопасность и этика. Полученные результаты показывают, что универсальные модели превосходят специализированные научные модели по всем аспектам надежности, что поднимает вопросы о направлениях дальнейшего развития LLM для науки. Какие стратегии позволят повысить безопасность и этичность применения LLM в высокорискованных научных областях, таких как биобезопасность и разработка химического оружия?

Языковые Модели и Необходимость Доверия в Науке

Крупные языковые модели (LLM) стремительно трансформируют научные рабочие процессы, предлагая беспрецедентные возможности в анализе данных и генерации гипотез. Их применение охватывает широкий спектр дисциплин, значительно ускоряя темпы научных открытий. Однако сложность LLM вызывает опасения относительно их надежности и потенциала для генерации вредоносных результатов. Непрозрачность процессов принятия решений затрудняет оценку достоверности результатов и выявление предвзятостей. Решение этих проблем требует комплексной системы оценки достоверности LLM, охватывающей воспроизводимость, обоснованность, прозрачность и соответствие этическим нормам. Реальность, в которой мы работаем, подобна открытому исходному коду, который мы еще не научились читать.

Для создания научной этической эталонной выборки используется запрос, направленный на извлечение этических принципов из специализированной научной литературы и генерацию реалистичных этических сценариев по восьми ключевым направлениям исследований, с явной классификацией как этичных или неэтичных и подробным обоснованием, ссылающимся на установленные принципы исследовательской этики.

SciTrust 2.0: Многогранная Оценка Надежности LLM

SciTrust 2.0 – стандартизированная методология оценки LLM по достоверности, устойчивости к атакам, безопасности и этике. Этот подход комплексно оценивает LLM, выходя за рамки точности, фокусируясь на устойчивости к искажениям и соответствии научной добросовестности. Оценка достоверности проверяет фактическую точность и выявляет галлюцинации. Устойчивость к атакам проверяется внесением намеренных искажений во входные данные. Результаты показывают, что универсальные LLM превосходят специализированные научные модели по всем измерениям. Это указывает на необходимость дальнейших исследований в области создания надежных научных LLM.

При оценке производительности моделей на научных эталонных тестах с множественным выбором при наличии атак, направленных на внесение искажений, наблюдаются изменения в точности, при этом интенсивность цвета соответствует величине снижения точности, где более темные цвета указывают на большую уязвимость к враждебным атакам.

Проверка Доверия: Бенчмарки для LLM

SciTrust 2.0 представляет собой комплексную систему оценки LLM в различных научных областях. В её состав входят бенчмарки SciQ, GPQA-Diamond, ARC-C, LogiQA, ReClor и WMDP Benchmark для анализа способностей LLM к решению научных задач. Для обнаружения и смягчения галлюцинаций используются Self-Check NLI и Lynx-8b. Для создания высококачественных бенчмарков применяется конвейер Reflection-Tuning Pipeline. Результаты показали, что GPT-o4-mini достигла наивысшей точности в бенчмарках, оценивающих научные знания, и продемонстрировала наименьшее снижение точности под воздействием атак. При оценке этических аспектов, общепрофильные модели превзошли специализированные научные.

Для генерации высококачественных научных пар вопрос-ответ используется конвейер настройки на основе рефлексии, который начинается с выбора корпуса научной литературы, а затем следует три последовательных этапа: (1) первоначальная генерация пар вопрос-ответ с использованием оракула, (2) настройка на основе рефлексии инструкций для повышения качества вопросов и контекстной независимости и (3) настройка на основе рефлексии ответов для повышения точности и полноты ответов.

Будущее Доверия: Вызовы и Перспективы

Создание надежной основы для оценки LLM, подобная SciTrust 2.0, необходимо для укрепления доверия и ускорения научных открытий. Оценка должна охватывать точность, воспроизводимость, прозрачность и устойчивость к предвзятостям. Продолжающиеся исследования необходимы для решения задач, связанных с оценкой LLM в сложных научных областях. Требуется разработка комплексных и реалистичных сценариев оценки, учитывающих нюансы конкретных дисциплин. Будущие усилия должны быть сосредоточены на разработке интерпретируемых LLM, позволяющих понимать логику их результатов. Продвижение сотрудничества между исследователями в области ИИ, экспертами и специалистами по этике имеет решающее значение для ответственной интеграции LLM в научные рабочие процессы. Подобно взлому системы, критический анализ LLM позволяет раскрыть потенциал для трансформации научного поиска.

Для создания базового корпуса научных пар вопрос-ответ используется запрос, инструктирующий модель извлекать ключевые понятия из научных публикаций, генерировать соответствующие ключевые слова и создавать самодостаточные вопросы, проверяющие концептуальное понимание, а также всесторонние, основанные на фактических данных ответы.

Представленная работа, SciTrust 2.0, углубляется в сложную задачу оценки надёжности больших языковых моделей в научном контексте. Исследование показывает, что универсальные модели зачастую превосходят специализированные научные аналоги, что ставит под вопрос традиционные подходы к разработке. Этот парадокс перекликается с мыслью Анри Пуанкаре: «Необходимо научиться думать, а не заучивать факты». Подобно тому, как Пуанкаре подчёркивал важность фундаментального понимания, SciTrust 2.0 предлагает не просто набор метрик, а всесторонний фреймворк для анализа, позволяющий выявить скрытые недостатки и оценить устойчивость моделей к различным воздействиям. Понимание принципов работы моделей, а не слепое доверие к их результатам, является ключевым аспектом, на который указывает данное исследование.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя парадоксальное превосходство универсальных моделей над специализированными в научной сфере, лишь обнажает глубинные вопросы. Оценка «надежности» – это всегда конструкт, а не абсолют. SciTrust 2.0 – это не столько решение, сколько систематизированный набор инструментов для выявления слабых мест, зон уязвимости, которые, несомненно, будут эксплуатироваться. Каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения, и данная структура предоставляет платформу для постановки этих вопросов.

Следующим шагом видится отход от упрощенных метрик и переход к более тонкому пониманию когнитивных искажений, присущих этим моделям. Необходимо исследовать не только «что» модель выдает, но и как она приходит к этому выводу, выявляя скрытые предположения и предвзятости. Этика, в контексте научных исследований, становится не сводом правил, а полем постоянного анализа и переоценки.

Очевидно, что истинное испытание для SciTrust 2.0 – это не создание идеального бенчмарка, а провоцирование творческого разрушения. Поиск уязвимостей, создание «красных команд», постоянная попытка взломать систему – вот путь к реальному пониманию границ применимости больших языковых моделей в науке. В конце концов, знание – это реверс-инжиниринг реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25908.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-02 16:00