Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что оценка способности к рассуждению у языковых моделей, не обученных следовать инструкциям, может давать неверные результаты из-за их склонности к генерации правдоподобных, но не обязательно верных ответов.
Оценка базовых языковых моделей (LLM) для рассуждений осложняется их оптимизацией для лингвистической правдоподобности, а не фактической корректности, что может приводить к невалидным выводам об их когнитивных способностях.
Оценка способности больших языковых моделей (LLM) к рассуждениям представляется перспективной областью, однако сопряжена с методологическими сложностями. В работе, озаглавленной ‘Position: On the Methodological Pitfalls of Evaluating Base LLMs for Reasoning’, авторы аргументируют, что оценка базовых LLM, обученных исключительно на неразмеченных данных, упускает из виду фундаментальное противоречие между их целью оптимизации – лингвистической правдоподобностью – и критериями оценки рассуждений, основанными на корректности. Это несоответствие ставит под вопрос интерпретацию результатов и возможность экстраполяции выводов о базовых LLM на модели, оптимизированные для следования инструкциям. Не потребует ли существующая практика оценки LLM критического пересмотра, и какие новые подходы необходимо разработать для более адекватной оценки их когнитивных способностей?
Иллюзии правдоподобия: когда язык обманывает
Ранние языковые модели, известные как базовые LLM, демонстрируют поразительную способность предсказывать последовательность текста, однако их приоритет – лингвистическая правдоподобность, а не фактическая корректность. Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных и, следовательно, оптимизированы для генерации предложений, которые статистически вероятны и грамматически корректны, даже если они не соответствуют действительности. Иными словами, модель оценивает, насколько вероятно, что определенное слово или фраза последует за предыдущими, не проверяя истинность содержащейся в них информации. Это означает, что базовые LLM могут создавать убедительные, но совершенно ложные утверждения, поскольку их главная задача – обеспечить гладкость и связность текста, а не его соответствие реальности. В результате, такие модели часто генерируют текст, который звучит правдоподобно, но не имеет под собой фактической основы.
Опора языковых моделей на статистическую вероятность создает определенные уязвимости, такие как систематические искажения и проблема следования инструкциям. Систематические искажения проявляются в том, что модели склонны воспроизводить предвзятости, присутствующие в обучающих данных, даже если они противоречат фактам или здравому смыслу. Проблема следования инструкциям возникает, когда модель интерпретирует запрос неточно или выполняет его неполно, фокусируясь на лингвистической правдоподобности ответа, а не на его фактической корректности или полезности. В результате, способность модели к надежному рассуждению существенно снижается, поскольку она генерирует ответы, которые кажутся логичными и убедительными, но при этом могут быть ошибочными или нерелевантными.
Исследования показали, что современные языковые модели с одинаковой вероятностью генерируют как логически обоснованные, так и совершенно неверные заключения. Это указывает на то, что процесс генерации текста в большей степени определяется вероятностью лингвистической правдоподобности, а не способностью к истинному рассуждению. Модели, стремясь создать связный и грамматически корректный текст, часто отдают приоритет статистической закономерности над фактической точностью и логической последовательностью. В результате, даже если вывод звучит убедительно, он может не иметь никакого отношения к реальности или не следовать из предоставленных данных, демонстрируя, что модель оперирует скорее паттернами языка, чем пониманием смысла.
Инструкции как ключ к разуму: новый подход к LLM
Инструктивно-ориентированные большие языковые модели (LLM) представляют собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта, основанный на предварительно обученных моделях. Ключевым этапом является пост-тренировка, направленная на обучение модели следовать инструкциям на естественном языке. Этот процесс позволяет значительно улучшить способность модели понимать и выполнять задачи, сформулированные в виде инструкций, в отличие от базовых LLM, которые оптимизированы для предсказания следующего токена в последовательности. Пост-тренировка включает в себя использование специализированных наборов данных, состоящих из пар «инструкция-ответ», что позволяет модели научиться сопоставлять запросы с соответствующими результатами и генерировать более релевантные и полезные ответы.
Методы обучения с инструкциями (Instruction Tuning) и обучения на основе предпочтений (Preference Tuning) играют ключевую роль в согласовании поведения больших языковых моделей (LLM) с ожиданиями пользователей относительно полезности и точности ответов. Instruction Tuning предполагает тонкую настройку предварительно обученной модели на наборе данных, состоящем из инструкций и соответствующих ожидаемых ответов, что позволяет модели лучше понимать и выполнять заданные задачи. Preference Tuning, в свою очередь, использует данные о предпочтениях пользователей, полученные, например, через сравнение различных ответов модели на один и тот же запрос, для обучения модели генерировать ответы, которые воспринимаются как более полезные и соответствующие ожиданиям. Комбинация этих методов позволяет значительно улучшить качество генерируемого текста и повысить его соответствие потребностям пользователей.
Инструктивно настроенные языковые модели демонстрируют значительное улучшение в задачах, требующих рассуждений, по сравнению с базовыми языковыми моделями. Экспериментальные данные показывают, что такие модели демонстрируют повышенную способность к решению логических задач, анализу информации и выводу заключений. Кроме того, наблюдается существенное снижение частоты фактических ошибок в ответах, что подтверждается автоматизированными метриками оценки точности и ручной проверкой. Повышенная точность и улучшенные возможности рассуждений позволяют использовать эти модели в более широком спектре приложений, требующих надежной и достоверной информации.
Корректность как императив: новая парадигма LLM
В отличие от предыдущих языковых моделей, Instruct LLM оптимизируются для достижения корректности ответа, а не только вероятности его генерации. Это означает, что при обучении акцент делается на фактической точности выдаваемых данных, а не на правдоподобности или стилистической гладкости текста. В результате, Instruct LLM стремятся предоставить не просто «звучащие» ответы, но и подтвержденные фактами, что существенно повышает надежность и полезность генерируемого контента. Оптимизация для корректности предполагает использование специализированных наборов данных и методов оценки, ориентированных на проверку фактической точности и устранение галлюцинаций – генерации ложной информации.
Смещение акцента в сторону корректности принципиально меняет подход модели к рассуждениям. Традиционные языковые модели часто генерируют текст, основываясь на статистической вероятности последовательности слов, что может приводить к логическим ошибкам и фактическим неточностям. В отличие от них, модели, ориентированные на следование инструкциям, используют логические правила и факты для получения выводов, что повышает надёжность и валидность результатов. Этот переход позволяет моделям не просто генерировать правдоподобные ответы, а строить логически обоснованные заключения, опираясь на предоставленную информацию и заданные условия, что существенно снижает вероятность получения ошибочных или бессмысленных ответов.
В отличие от традиционных языковых моделей, ориентированных на генерацию текста, Instruct LLM (Language Learning Models) делают акцент на точном следовании инструкциям пользователя. Это смещение приоритетов позволяет им не просто создавать правдоподобный текст, а активно решать поставленные задачи, интерпретируя инструкции как конкретные запросы на выполнение определенной работы. Вместо генерации вероятного продолжения текста, модель стремится предоставить результат, соответствующий точно указанным требованиям, что существенно повышает надежность и полезность генерируемых ответов в контексте решения проблем и выполнения заданий.
Исследование указывает на то, что оценка базовых больших языковых моделей (LLM) с точки зрения их способности к рассуждению сопряжена с методологическими ловушками. Модели оптимизированы для лингвистической правдоподобности, а не для фактической корректности, что искажает результаты оценки. Это напоминает о важности критического взгляда на систему оценки. Как говорил Клод Шеннон: «Информация – это организация данных». Иными словами, сам метод сбора и анализа данных может существенно влиять на полученные выводы. В данном случае, акцент на лингвистической правдоподобности как критерий оценки может заслонить истинные возможности модели к рассуждению, создавая иллюзию понимания там, где его нет.
Что дальше?
Анализ базовых больших языковых моделей (БЯМ) в контексте рассуждений обнажил неожиданную закономерность: оптимизация под лингвистическую правдоподобность может маскировать отсутствие истинного логического мышления. Попытки оценить способность к рассуждению, основанные на традиционных метриках, рискуют зафиксировать лишь умение создавать убедительный текст, а не находить корректные решения. Каждый новый “патч” в методологии оценки – это не прогресс, а философское признание изначальной несовершенности самой постановки вопроса.
В дальнейшем необходимо сместить фокус с оценки “результата” на анализ процесса рассуждения. Это потребует разработки инструментов, способных проникать за завесу лингвистической гладкости и выявлять внутренние противоречия, логические ошибки и отсутствие причинно-следственных связей. Необходимо создавать задачи, которые намеренно провоцируют модели на проявление этих недостатков, а не просто проверяют способность воспроизводить ожидаемый ответ.
В конечном счёте, лучшая “взломка” – это осознание того, как всё работает. Понимание принципов, лежащих в основе оптимизации БЯМ, позволит разрабатывать более адекватные методы оценки и, возможно, даже создавать модели, способные к подлинному, а не имитированному рассуждению. А пока – следует помнить, что кажущаяся разумность – это лишь тщательно выстроенная иллюзия.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10381.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- 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
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Скрытые закономерности: как сложность влияет на квантовый алгоритм
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
2025-11-16 16:37