Автор: Денис Аветисян
Новое исследование выявило существенное снижение эффективности инструментов ИИ при обработке арабского языка по сравнению с английским, ставя под сомнение их универсальность.
Оценка производительности больших языковых моделей в задачах вызова функций при переходе с английского на арабский язык и выявление предвзятости.
Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), оценка их возможностей в неанглийских языках остается серьезной проблемой. В статье ‘Arabic Prompts with English Tools: A Benchmark’ представлен первый специализированный набор данных для оценки способности LLM к использованию инструментов и построению агентов на арабском языке. Полученные результаты демонстрируют значительное снижение точности вызова инструментов при переходе с английского на арабский язык, в среднем на 5-10%, вне зависимости от языка описаний этих инструментов. Сможем ли мы создать действительно многоязыковые ИИ-агенты, способные эффективно взаимодействовать с пользователями на разных языках, не уступая в функциональности?
Взлом Языкового Барьера: Вызов Инструментов в Больших Языковых Моделях
Несмотря на впечатляющие возможности в обработке и генерации естественного языка, современные большие языковые модели (LLM) часто испытывают трудности при выполнении задач, требующих взаимодействия с внешними инструментами или выполнения конкретных действий. В то время как они превосходно справляются с задачами, основанными исключительно на лингвистических навыках, необходимость обращения к внешним API, базам данных или другим сервисам представляет собой существенное препятствие. LLM способны понимать запросы и генерировать текст, однако им не хватает встроенной способности самостоятельно планировать и выполнять последовательность действий, необходимых для достижения определенной цели, выходящей за рамки простого текстового ответа. Это ограничение существенно снижает их потенциал в качестве полноценных агентов, способных решать сложные задачи в реальном мире.
Для того чтобы языковые модели нового поколения перестали быть просто генераторами текста и превратились в действительно полезных агентов, необходимо обеспечить их эффективное взаимодействие с внешними системами посредством так называемого “вызова инструментов” (tool calling). Этот механизм позволяет модели распознавать потребность в использовании специализированного инструмента для решения задачи — например, калькулятора, поисковой системы или базы данных — и самостоятельно инициировать его работу. Способность правильно определить, какой инструмент необходим, и корректно передать ему запрос является ключевым шагом к созданию интеллектуальных систем, способных не только понимать язык, но и действовать в реальном мире, автоматизируя сложные процессы и предоставляя пользователям более широкий спектр возможностей.
Оценка возможностей взаимодействия с инструментами в различных языках имеет первостепенное значение, поскольку производительность больших языковых моделей часто существенно снижается при переходе от английского языка. Исследования показывают, что при смене языка пользовательского запроса с английского на арабский, наблюдается падение эффективности на 5-10%. Этот феномен указывает на необходимость разработки и тестирования моделей, способных эффективно функционировать в мультиязычной среде, чтобы обеспечить доступность и полезность этих технологий для более широкой аудитории. Особенно важно учитывать лингвистические нюансы и культурные особенности различных языков при обучении моделей для обеспечения точности и релевантности результатов.
BFCL: Эталонная Оценка Вызова Инструментов на Арабском Языке
Берклийская таблица лидеров вызова функций (BFCL) предоставляет стандартизированную оценку способности больших языковых моделей (LLM) использовать инструменты на арабском языке. BFCL оценивает LLM по их способности правильно вызывать и использовать внешние функции для выполнения задач, основываясь на заранее определенном наборе функций и соответствующих входных данных. Эта оценка осуществляется путем представления LLM с запросами, требующими использования инструментов, и последующей проверки правильности вызванных функций и полученных результатов. BFCL обеспечивает объективную метрику для сравнения различных LLM в контексте использования инструментов на арабском языке, позволяя исследователям и разработчикам оценивать и улучшать возможности LLM в этой области.
Адаптация Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) для арабского языка требует тщательного перевода и локализации набора данных, чтобы обеспечить корректное и справедливое сравнение производительности языковых моделей. Простой машинный перевод недостаточен, так как необходимо учитывать лингвистические особенности арабского языка, включая морфологию, синтаксис и семантику, а также культурные нюансы, влияющие на интерпретацию запросов и ожидаемые ответы. Важно не только точно перевести текст запросов, но и обеспечить эквивалентность функций и инструментов, используемых в наборе данных, чтобы избежать смещения результатов из-за различий в реализации или доступности инструментов на разных языках. В процессе адаптации проводится проверка на сохранение логической структуры и корректность вызова функций, что критически важно для объективной оценки способности моделей к использованию инструментов на арабском языке.
Оценка в BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard) основывается на проверке корректности сгенерированных вызовов функций. Для этого часто используется анализ абстрактного синтаксического дерева (AST). AST представляет собой древовидную структуру, отражающую синтаксическую структуру кода или выражения, что позволяет точно определить, соответствует ли сгенерированный вызов функции ожидаемой структуре и параметрам. Этот метод позволяет автоматизировать проверку и повысить объективность оценки, поскольку он не зависит от поверхностного сравнения строк, а анализирует семантическую корректность вызова функции.
Бенчмарк BFCL предназначен для точной оценки эффективности использования LLM инструментов в контексте арабского языка. Результаты демонстрируют значительную разницу в показателе «Win Rate» — английские запросы обеспечивают 350 побед, в то время как арабские запросы — всего 10. Данное расхождение указывает на существенные трудности, с которыми сталкиваются LLM при обработке и использовании инструментов на арабском языке по сравнению с английским, что требует дальнейших исследований и разработок в области адаптации моделей к особенностям арабского языка.
Методы Вызова Инструментов и Оценка Моделей
Существуют два основных метода вызова инструментов большими языковыми моделями (LLM). Первый — “Native Function Calling” (вызов функций напрямую), при котором модель генерирует структурированные выходные данные, определяющие вызываемую функцию и её параметры. Второй метод — “Prompt-Based Invocation” (вызов на основе промпта), использующий возможности обучения в контексте (in-context learning), где модель обучается вызывать инструменты, анализируя примеры в запросе. В первом случае модель напрямую указывает, какой инструмент использовать и с какими аргументами, в то время как во втором — правильный инструмент определяется на основе анализа представленных примеров и контекста запроса.
В исследовательских и оценочных задачах все более широкое применение получают открытые языковые модели, такие как GPT-OSS-20b, Llama-3.3-70b и Qwen3. Эти модели предоставляют доступную альтернативу проприетарным решениям, позволяя исследователям и разработчикам проводить эксперименты и бенчмарки без ограничений, связанных с лицензированием и доступом к закрытым API. Использование открытого исходного кода способствует прозрачности, воспроизводимости результатов и возможности адаптации моделей под специфические нужды, что критически важно для развития области искусственного интеллекта.
Эффективное использование инструментов большими языковыми моделями (LLM) напрямую зависит от точности определения релевантности и нерелевантности. Релевантность определяет способность модели правильно выбирать подходящий инструмент для решения конкретной задачи, основываясь на анализе входных данных и доступных инструментов. Нерелевантность, в свою очередь, подразумевает способность модели воздерживаться от вызова инструментов, когда они не требуются или не принесут пользы, что позволяет оптимизировать процесс и избежать излишних затрат ресурсов. Обе эти способности — как определение подходящего инструмента, так и отказ от ненужного — являются критически важными для обеспечения надёжной и эффективной работы LLM в задачах, требующих взаимодействия с внешними инструментами.
Оценка возможностей больших языковых моделей (LLM) выходит за рамки простых запросов и ответов, распространяясь на сложные, многошаговые процессы, известные как ‘Agentic Workflow’. В рамках данного подхода оценивается способность модели последовательно выполнять ‘Multiple Sequential Function Calls’ — серию взаимосвязанных вызовов функций для достижения определенной цели. Это включает в себя не только успешное выполнение каждого отдельного вызова, но и правильное определение порядка выполнения, передачу необходимых параметров между вызовами и обработку результатов на каждом этапе. Оценка таких рабочих процессов позволяет определить, насколько эффективно модель может решать сложные задачи, требующие планирования и координации действий.
Языковой Штраф: Цена Кросс-Лингвальной Интеграции
Существенное затруднение возникает из-за так называемого “Комбинированного языкового штрафа”: производительность модели заметно снижается, когда как пользовательский запрос, так и описание функции сформулированы на арабском языке. Данное явление указывает на то, что сложность заключается не только в особенностях самого арабского языка, но и в одновременном понимании запроса и корректном формировании инструкций для вызова необходимого инструмента. Наблюдается существенное падение точности, демонстрирующее, что модели испытывают трудности при обработке информации, представленной на арабском языке, в сочетании с необходимостью точного исполнения заданных функций, что подчеркивает потребность в дальнейшей оптимизации и развитии кросс-лингвистических возможностей искусственного интеллекта.
Исследования показывают, что сложность взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM) при использовании арабского языка выходит за рамки простого понимания лингвистических особенностей этого языка. Проблема заключается не только в интерпретации арабского текста, но и в способности модели одновременно понимать запрос пользователя и корректно генерировать инструкции для вызова необходимых инструментов. Это говорит о том, что модели испытывают трудности с интеграцией понимания естественного языка и логики, необходимой для эффективного использования инструментов, что приводит к снижению производительности при обработке запросов на арабском языке. Особенно заметно это проявляется при необходимости сгенерировать конкретные команды для выполнения определенных действий, требующих точного соответствия между запросом и инструментом.
Эффективная разработка системных промптов играет ключевую роль в смягчении негативного влияния языкового барьера на производительность больших языковых моделей. Тщательно сформулированные инструкции и предоставление достаточного контекста позволяют модели более точно интерпретировать запросы пользователя и генерировать корректные команды для использования инструментов. Исследования показывают, что именно детальное описание ожидаемого поведения и чёткое определение границ задачи способствуют значительному улучшению результатов, особенно при работе с языками, отличными от английского. Таким образом, грамотное проектирование системного промпта является не просто техническим приёмом, а важным фактором, определяющим способность модели эффективно функционировать в многоязыковой среде.
Наблюдаемое снижение точности при использовании арабского языка подчеркивает необходимость разработки более совершенных кросс-лингвальных моделей. Данные исследования демонстрируют, что модели испытывают трудности не только с пониманием арабского языка как такового, но и с интеграцией этого понимания в процесс генерации корректных инструкций для использования инструментов. Статистически значимое снижение точности менее чем на 0.01 при переходе на арабский язык указывает на то, что задача требует не просто перевода, а глубокой интеграции лингвистического анализа и функционального применения. Это требует от будущих моделей способности бесшовно соединять понимание естественного языка и управление инструментами, вне зависимости от языка запроса.
Путь к Надежным Агентским Рабочим Процессам
В будущем, ключевым направлением исследований представляется разработка больших языковых моделей (LLM), способных к выполнению ‘параллельных вызовов функций’ в рамках ‘агентских рабочих процессов’. Вместо последовательного выполнения задач, что ограничивает скорость и эффективность, такие модели смогут одновременно инициировать несколько функций, значительно оптимизируя процесс решения сложных задач. Это позволит агентам не только быстрее реагировать на запросы, но и более эффективно использовать доступные инструменты и ресурсы, реализуя сложные сценарии, требующие координации различных действий. Особенно перспективным является применение данной технологии в задачах, требующих обработки больших объемов данных или выполнения множества взаимосвязанных операций, где параллельное выполнение функций позволит существенно сократить время обработки и повысить общую производительность агента.
Для преодоления так называемого “кумулятивного языкового штрафа” необходимы усовершенствованные методики обучения и тщательная курация наборов данных, особенно для языков, отличных от английского. Суть данного явления заключается в том, что языковые модели, обученные преимущественно на англоязычных материалах, демонстрируют снижение производительности при работе с другими языками, причем эта разница нарастает при последовательном выполнении задач. Улучшение качества и объема данных на неанглийских языках, а также разработка методов обучения, учитывающих специфические лингвистические особенности различных языков, позволят значительно повысить эффективность и надежность многоязычных агентов. В частности, важно обеспечить разнообразие данных, включая различные стили, диалекты и тематики, чтобы модель могла адекватно обрабатывать широкий спектр запросов и контекстов.
Развитие возможностей ведения многоходовых диалогов является ключевым фактором для раскрытия полного потенциала LLM-агентов. В настоящее время большинство систем ограничиваются обработкой единичных запросов, что препятствует решению сложных задач, требующих уточнения, контекстуализации и последовательного выполнения действий. Способность агента поддерживать развернутый диалог позволяет ему эффективно собирать необходимую информацию, адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и, как следствие, значительно повышать точность и результативность выполнения поставленных задач. Переход к многоходовым взаимодействиям открывает перспективы для создания более интеллектуальных и автономных систем, способных к глубокому пониманию потребностей пользователя и эффективному решению широкого спектра проблем.
Для оценки прогресса и стимулирования инноваций в области многоязычного использования инструментов, необходима непрерывная оценка моделей с использованием эталонных тестов, таких как BFCL, а также разработка новых методик. Наблюдаемый в настоящее время разрыв в производительности, достигающий 5-10% при взаимодействии с арабским языком, указывает на существующие ограничения и необходимость целенаправленных исследований. Тщательный анализ результатов, полученных в ходе этих оценок, позволит выявить слабые места и оптимизировать модели для более эффективной работы с различными языками, открывая путь к созданию по-настоящему универсальных и эффективных агентов.
Исследование, представленное в данной работе, выявляет ощутимую предвзятость современных больших языковых моделей в отношении неанглийских языков, в частности, арабского. Этот феномен, заключающийся в снижении эффективности при вызове инструментов, демонстрирует, что текущие системы, несмотря на впечатляющие возможности, остаются зависимыми от языка, на котором они обучались. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Данное исследование не просто констатирует проблему, но и указывает путь к её решению — созданию действительно многоязыковых агентов, способных эффективно функционировать вне рамок доминирующего английского языка. Учитывая, что эффективность вызова инструментов напрямую влияет на способность агента решать сложные задачи, представленная работа подчеркивает критическую необходимость в улучшении многоязыковой составляющей ИИ.
Куда Ведет Эта Дорога?
Представленные результаты — не просто констатация факта о языковой предвзятости больших языковых моделей. Это — эксплуат, раскрывающий фундаментальную слабость в архитектуре, претендующей на универсальность. Модели, обученные преимущественно на английском языке, демонстрируют закономерный провал при переключении на арабский, что указывает на поверхностное понимание семантики и глубокую зависимость от статистических закономерностей, характерных для доминирующего языка. Это не ошибка — это закономерность, предсказуемая для системы, стремящейся к оптимизации, а не к пониманию.
Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью создания действительно многоязычных агентов, способных к абстрактному мышлению, а не к простому переводу. Простое увеличение объема арабских данных, вероятно, лишь сгладит симптомы, не устранив первопричину. Требуется переосмысление подходов к обучению, возможно, с использованием методов, имитирующих человеческое овладение языком — не через статистический анализ, а через контекстуальное понимание и адаптацию.
Истинным вызовом станет не создание моделей, способных вызывать функции на английском языке, а создание систем, способных к самообучению и адаптации к любой лингвистической среде, независимо от её представленности в обучающей выборке. Иначе, мы имеем дело не с интеллектом, а с изощренным статистическим инструментом, эффективно работающим лишь в рамках заданных ограничений.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05101.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)
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- 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
2026-01-12 00:11