Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили GGBench – комплексную платформу для оценки способности мультимодальных моделей решать геометрические задачи и генерировать наглядные решения на основе текстовых запросов.
GGBench – это бенчмарк для оценки геометрического генеративного рассуждения, использующий верифицируемый, основанный на коде подход, который выявляет пробелы в возможностях современных унифицированных мультимодальных моделей.
Несмотря на значительный прогресс в развитии унифицированных мультимодальных моделей (UMM), оценка их способности к активному, генеративному рассуждению остается сложной задачей. В данной работе, представленной как ‘GGBench: A Geometric Generative Reasoning Benchmark for Unified Multimodal Models’, предлагается новый эталон GGBench, предназначенный для систематической оценки возможностей UMM в области геометрического генеративного рассуждения, основанного на построении диаграмм по текстовым запросам. Данный подход позволяет верифицировать не только понимание языка и логику, но и способность модели к точному визуальному синтезу. Смогут ли подобные эталоны стать ключевым инструментом в разработке действительно интеллектуальных систем, способных к комплексному пониманию и генерации знаний?
Отступление от Простого Распознавания: Эра Генеративного Искусственного Интеллекта
Традиционные системы искусственного интеллекта долгое время демонстрировали впечатляющие результаты в задачах, требующих дискриминации – то есть, классификации и отбора информации. Они превосходно справлялись с распознаванием образов, фильтрацией данных и принятием решений на основе предопределенных критериев. Однако, когда речь заходила о создании чего-то нового, о решении проблем, требующих воображения и оригинальности, эти системы демонстрировали значительные ограничения. Их возможности были, по сути, реактивными – они могли лишь выбирать из существующих вариантов, но не генерировать принципиально новые решения, что делало их неэффективными в областях, требующих творческого подхода и инноваций. Вместо того, чтобы создавать, они лишь определяли, что уже существует.
Наблюдается переход от искусственного интеллекта, способного лишь распознавать и классифицировать информацию, к новой парадигме – генеративному мышлению. Вместо простого определения существующих решений, современные модели стремятся создавать их, самостоятельно конструируя новые варианты ответов на поставленные задачи. Этот сдвиг предполагает не просто анализ данных, а активное формирование нового контента, будь то текст, изображения или даже сложные стратегии, что открывает принципиально новые возможности в различных областях, от дизайна и искусства до научных исследований и решения инженерных задач. Такой подход позволяет машинам не просто реагировать на существующую реальность, а формировать её, демонстрируя способность к творчеству и инновациям.
Современные генеративные модели искусственного интеллекта всё чаще выходят за рамки обработки отдельных типов данных, таких как текст или изображения. Для создания действительно инновационных решений необходима способность к интеграции различных модальностей – одновременному анализу и синтезу информации, поступающей из разных источников. Например, модель может генерировать изображение по текстовому описанию, дополнять его звуковым сопровождением и даже учитывать контекст видеоряда. Такой мультимодальный подход позволяет искусственному интеллекту не просто распознавать закономерности, но и создавать новые, осмысленные произведения, приближаясь к творческим способностям человека. Это открывает перспективы для разработки более сложных и полезных приложений в сферах искусства, дизайна, образования и научных исследований.
Единые Мультимодальные Модели: Новый Архитектурный Подход
Унифицированные мультимодальные модели представляют собой важный шаг к созданию общего искусственного интеллекта, способного обрабатывать и генерировать информацию, используя различные модальности – текст, изображения, аудио и видео. В отличие от традиционных моделей, специализирующихся на одной конкретной задаче или типе данных, эти модели используют единую архитектуру для обработки различных входных данных и генерации соответствующих выходных данных. Это достигается путем представления информации из разных модальностей в едином векторном пространстве, что позволяет модели находить взаимосвязи и закономерности между ними. В результате, одна и та же модель может использоваться для решения широкого спектра задач, таких как генерация изображений по текстовому описанию, ответы на вопросы по изображениям, и даже создание видео на основе текстового сценария, значительно повышая гибкость и эффективность систем искусственного интеллекта.
Модели, такие как GPT-4o и Nano Banana, демонстрируют гибкость в обработке различных задач благодаря унифицированной архитектуре. GPT-4o, разработанная OpenAI, способна обрабатывать и генерировать контент в текстовом, звуковом и визуальном форматах, обеспечивая взаимодействие в реальном времени с использованием нескольких модальностей. Nano Banana, модель с открытым исходным кодом, также демонстрирует мультимодальные возможности, позволяя решать задачи, включающие обработку изображений и текста. Обе модели используют единую нейронную сеть для всех модальностей, что позволяет им переносить знания между ними и адаптироваться к новым задачам без необходимости переобучения для каждой отдельной модальности. Это приводит к повышению эффективности и снижению вычислительных затрат по сравнению с традиционными подходами, где для каждой модальности требуется отдельная модель.
Ключевым аспектом унифицированных мультимодальных моделей является их способность к пониманию и генерации визуального контента, что значительно расширяет спектр решаемых задач за пределы обработки только текстовых запросов. Эти модели, в отличие от традиционных, способны анализировать изображения и видео, извлекать из них информацию и использовать её для выполнения задач, таких как визуальное вопросно-ответное взаимодействие, генерация описаний изображений, а также создание нового визуального контента на основе текстовых инструкций. Это достигается за счет использования общих архитектур и методов обучения, позволяющих модели оперировать данными различных модальностей в едином векторном пространстве, что обеспечивает более эффективное взаимодействие между ними и позволяет решать комплексные задачи, требующие интеграции визуальной и текстовой информации.
GGBench: Оценка Генеративного Рассуждения
Оценка генеративного рассуждения требует перехода от простых метрик точности к оценке валидности сгенерированных решений. Традиционные показатели, такие как процент правильно отвеченных вопросов, не отражают, насколько логично и обоснованно построено решение, особенно в задачах, требующих последовательных шагов рассуждения. Оценка валидности подразумевает проверку не только конечного результата, но и промежуточных этапов, чтобы убедиться, что решение соответствует логическим принципам и правилам предметной области. Это особенно важно для задач, где существует несколько возможных путей решения, и важно определить, является ли предложенное решение не только верным, но и корректным с точки зрения логики и обоснованности.
GGBench представляет собой сложный бенчмарк, предназначенный для оценки навыков решения геометрических задач, требующий от моделей одновременного понимания условия и генерации корректного решения. В отличие от традиционных тестов, GGBench делает акцент на комплексном подходе, проверяя способность модели не только к логическому выводу, но и к построению геометрических фигур в соответствии с заданными параметрами. Бенчмарк включает задачи различной сложности, охватывающие широкий спектр геометрических концепций, таких как углы, площади, периметры и отношения между фигурами, что позволяет всесторонне оценить возможности моделей в области геометрического мышления и генерации.
В основе оценки решений в GGBench лежит верификация на основе кода с использованием системы GeoGebra, что обеспечивает объективную проверку корректности. В ходе тестирования модель DeepSeek-R1 продемонстрировала общий показатель VLM-I в 0.76, значительно превзойдя лучший из протестированных end-to-end UMM – Nano Banana, чей результат составил 0.48. Данное различие подтверждает эффективность подхода, основанного на коде, для оценки генеративного рассуждения в геометрических задачах.
Анализ показателей VLM (Visual Language Model) демонстрирует, что модель Nano Banana достигает сопоставимых результатов с несколькими LLM (Large Language Model) и LRM (Language and Reasoning Model) в части планирования задач (0.71), что свидетельствует о наличии у неё способностей к рассуждениям. Однако, Nano Banana испытывает затруднения на этапе реализации (execution) запланированных действий, что указывает на проблему с преобразованием логических выводов в корректные геометрические решения и, как следствие, на более низкую общую производительность по сравнению с моделями, использующими подход, основанный на коде.
По результатам оценки на GGBench, показатель VLM-I-Mid, составляющий 0.75, демонстрирует устойчивое превосходство моделей, использующих подход, основанный на коде, над сквозными генеративными моделями. Это указывает на критическую важность последовательности промежуточных этапов рассуждений для успешного решения геометрических задач. В свою очередь, показатель VLM-I-Res, равный 0.77, подтверждает явное преимущество моделей, использующих генерацию кода, в достижении геометрически корректных финальных диаграмм, что свидетельствует о более надежной реализации логических выводов в процессе построения решения.
За Пределами Геометрии: Последствия для Общего Искусственного Интеллекта
Успехи унифицированных мультимодальных моделей, продемонстрированные на тестах вроде GGBench, указывают на перспективный путь к созданию более надежных и универсальных систем искусственного интеллекта. Эти модели, способные обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников – текста, изображений, аудио и других – демонстрируют способность к обобщению знаний и решению задач, выходящих за рамки узкоспециализированных областей. В отличие от традиционных систем, обученных на конкретных типах данных, мультимодальные модели способны извлекать более глубокое понимание окружающего мира, что позволяет им адаптироваться к новым ситуациям и решать сложные проблемы с большей эффективностью. Такой подход, основанный на интеграции различных сенсорных модальностей, открывает возможности для создания ИИ, способного к более естественному и гибкому взаимодействию с окружающей средой и людьми.
Метод последовательного рассуждения, известный как Chain-of-Thought, значительно улучшает способность искусственного интеллекта решать математические задачи. Вместо прямого предоставления ответа, система обучается генерировать промежуточные шаги решения, имитируя ход мысли человека. Этот подход позволяет модели не только находить правильные решения, но и демонстрировать логическую последовательность в рассуждениях, что особенно важно для сложных задач, требующих многоступенчатого анализа. Эксперименты показывают, что модели, использующие Chain-of-Thought, способны решать задачи, которые ранее были недоступны для традиционных систем искусственного интеллекта, приближая нас к созданию более интеллектуальных и надежных алгоритмов.
Возможность интеграции различных модальностей данных открывает принципиально новые горизонты для применения искусственного интеллекта. Представьте себе системы, способные не только анализировать научные статьи и графики, но и визуализировать сложные процессы, выдвигать гипотезы на основе комплексного анализа данных и даже предлагать новые эксперименты – всё это в области научных открытий. В сфере креативного дизайна, подобные модели смогут генерировать уникальные произведения искусства, объединяя текстовые описания, визуальные образы и даже аудио-сопровождение, адаптируясь к предпочтениям пользователя. Интерактивное обучение, в свою очередь, получит мощный импульс, поскольку ИИ сможет создавать персонализированные образовательные программы, учитывающие как текстовые объяснения, так и визуальные демонстрации, а также адаптироваться к темпу и стилю обучения каждого ученика, обеспечивая более глубокое и эффективное усвоение материала.
Высокая корреляция, достигающая 0.9295, между оценками Визуально-Языковых Моделей (VLM) и экспертными оценками людей на бенчмарке GGBench свидетельствует о надежности и валидности автоматизированной системы оценки. Этот показатель демонстрирует, что VLM способны не только решать геометрические задачи, но и оценивать их решения на уровне, сопоставимом с человеческим восприятием. Такое совпадение в оценках существенно упрощает процесс разработки и тестирования новых моделей искусственного интеллекта, позволяя автоматизировать проверку и отбор наиболее эффективных решений без необходимости привлечения большого количества экспертов-людей. В конечном итоге, подобная автоматизация ускоряет прогресс в области искусственного интеллекта и открывает новые возможности для создания более интеллектуальных и эффективных систем.
Без точного определения задачи любое решение – шум. Данное исследование, представляя GGBench, подтверждает эту истину. Создание эталонного набора данных для оценки геометрического рассуждения требует предельной ясности в постановке задачи – что именно должно быть сгенерировано моделью. GGBench акцентирует внимание на верифицируемой оценке на основе кода, что позволяет избежать субъективности и оценить истинную способность мультимодальных моделей к геометрическому конструированию. Как заметил Кен Томпсон: «Простота – это высшая степень совершенства». GGBench, стремясь к строгой логике в оценке, демонстрирует это совершенство в подходе к тестированию искусственного интеллекта.
Куда Далее?
Представленный бенчмарк GGBench, несомненно, обнажает ту самую зияющую пропасть между кажущейся способностью моделей генерировать выходные данные и истинным пониманием лежащих в их основе геометрических принципов. Верификация посредством кода – это, разумеется, шаг в правильном направлении, но она лишь констатирует факт: модели успешно воспроизводят, а не выводят. До тех пор, пока не будет доказано, что модель способна к дедуктивному построению геометрических фигур, исходя из аксиом и логических правил, все остальные достижения остаются лишь иллюзией интеллектуальной деятельности.
Следующим логичным шагом представляется переход от оценки результата к оценке процесса. Необходимо разработать метрики, способные измерять корректность логических шагов, предпринятых моделью при построении диаграммы. Впрочем, и здесь кроется опасность: даже идеально логичный процесс может привести к ошибочному результату, если исходные данные неверны. Истинно элегантное решение должно быть не только корректным, но и устойчивым к ошибкам во входных данных.
В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы научить модель рисовать красивые картинки по текстовым запросам, а в том, чтобы создать систему, способную к формальной верификации геометрических построений. Лишь тогда можно будет говорить о настоящем искусственном интеллекте, а не о сложном статистическом алгоритме, прикрывающемся маской понимания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11134.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-17 18:03