Искусственный интеллект на службе качества кода: новый подход к аннотациям

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают методологию для обеспечения надежности и воспроизводимости аннотирования кода с использованием больших языковых моделей.

Представлен фреймворк OLAF, позволяющий операционализировать и измерять такие ключевые характеристики, как надежность, калибровка и дрифт LLM-аннотаций в контексте эмпирической инженерии программного обеспечения.

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM) в эмпирических исследованиях программного обеспечения, вопросы надежности и воспроизводимости автоматизированной аннотации остаются недостаточно изученными. В данной работе, представленной под названием ‘OLAF: Towards Robust LLM-Based Annotation Framework in Empirical Software Engineering’, предлагается концептуальная структура OLAF, призванная рассматривать LLM-аннотацию как измеримый процесс, оперируя ключевыми понятиями, такими как надежность, калибровка и дрейф. Данный фреймворк направлен на повышение прозрачности и воспроизводимости результатов исследований в области разработки программного обеспечения. Какие методологические подходы позволят наиболее эффективно интегрировать OLAF в практику эмпирических исследований и обеспечить достоверность получаемых данных?

Ручные Аннотации: Предел Масштабируемости и Надежности

Традиционная ручная аннотация данных, несмотря на свою точность, представляет собой серьезное препятствие при работе с большими объемами информации. Процесс требует значительных временных и финансовых затрат, поскольку каждый элемент данных должен быть проанализирован и размечен человеком. Более того, субъективность оценщиков неизбежно приводит к непоследовательности в разметке, что снижает надежность итогового набора данных. Эта непоследовательность особенно критична в задачах, требующих высокой точности, например, в медицинских исследованиях или при обучении систем искусственного интеллекта, где ошибки могут иметь серьезные последствия. Таким образом, ручная аннотация становится узким местом, ограничивающим масштабируемость и эффективность проектов, связанных с анализом больших данных.

Несмотря на то, что большие языковые модели (БЯМ) предлагают масштабируемое решение для задач аннотирования данных, их внутренняя нестабильность представляет собой серьезную угрозу для качества и надежности получаемых меток. В отличие от ручной аннотации, где эксперты последовательно применяют заранее определенные критерии, БЯМ демонстрируют вариативность в ответах даже при идентичных входных данных. Эта непредсказуемость обусловлена стохастической природой генеративных моделей и чувствительностью к незначительным изменениям в промптах или параметрах. В результате, БЯМ могут выдавать противоречивые аннотации, особенно в случаях, требующих тонких интерпретаций или работы с неоднозначными данными. Поэтому, несмотря на потенциальную эффективность, использование БЯМ для аннотирования требует разработки методов, способных измерять и смягчать эти риски, чтобы гарантировать достоверность и воспроизводимость результатов.

Обеспечение согласованности и достоверности меток становится критически важным по мере расширения сферы применения больших языковых моделей (LLM) в областях, связанных с повышенным риском и ответственностью. Неточности или предвзятости в обучающих данных, полученных с помощью LLM, могут привести к серьезным последствиям, особенно в таких сферах, как здравоохранение, финансы или правосудие. Поэтому, гарантия качества аннотаций, создаваемых этими моделями, является не просто технической задачей, а необходимостью для обеспечения справедливости, прозрачности и надежности систем искусственного интеллекта. Отсутствие надежных меток может подорвать доверие к этим технологиям и затруднить их безопасное и эффективное внедрение в критически важные приложения.

В настоящее время отсутствует систематизированный подход к оценке и смягчению рисков, связанных с использованием больших языковых моделей (LLM) для аннотации данных, что существенно замедляет их широкое внедрение. Существующие методы зачастую полагаются на выборочную проверку, не позволяющую всесторонне оценить стабильность и достоверность генерируемых LLM меток в масштабе больших наборов данных. Отсутствие унифицированных метрик для измерения несогласованности и предвзятости, а также эффективных стратегий для их коррекции, приводит к снижению доверия к результатам аннотации и затрудняет использование LLM в критически важных приложениях, требующих высокой точности и надежности. Необходимость разработки комплексных инструментов и протоколов, позволяющих количественно оценивать и минимизировать риски, является ключевым фактором для раскрытия полного потенциала LLM в качестве масштабируемого и экономически эффективного решения для аннотации данных.

OLAF: Операционализация Аннотации с Помощью LLM

Фреймворк OLAF предлагает структурированный подход к обработке LLM-основанной аннотации как измеримого и проверяемого процесса, основанного на принципах операционализации. В рамках этого подхода определены шесть ключевых измерений: надежность (reliability), калибровка (calibration), смещение (drift), консенсус (consensus), агрегация (aggregation) и прозрачность (transparency). Эти измерения позволяют количественно оценивать качество аннотаций, обеспечивая воспроизводимость и строгость процесса, что необходимо для аудита и сравнения различных стратегий аннотирования. Целью является переход от субъективных оценок к объективным, измеримым показателям качества данных, полученных с использованием LLM.

В основе фреймворка OLAF лежит количественная оценка ключевых характеристик аннотаций, таких как надёжность (Reliability) и калибровка (Calibration). В отличие от субъективных оценок, OLAF предлагает измеримые метрики для определения согласованности аннотаторов и точности предсказаний моделей. Надёжность измеряется, например, с помощью коэффициента каппа Коэна или межэкспертного согласия, а калибровка оценивает соответствие между предсказанной вероятностью и фактической частотой событий. Количественная оценка этих параметров позволяет проводить объективное сравнение различных стратегий аннотирования и повышает воспроизводимость результатов.

В рамках обеспечения качества аннотаций, фреймворк OLAF подчеркивает необходимость разработки четких, измеримых критериев оценки качества разметки. Это позволяет перейти от субъективных оценок к объективному анализу и сопоставлению различных стратегий аннотирования. Конкретные метрики качества, такие как согласованность аннотаторов, точность и полнота разметки, должны быть определены и количественно оценены. Использование измеримых критериев обеспечивает возможность последовательной оценки и сравнения эффективности различных подходов к разметке, что необходимо для воспроизводимости и улучшения качества данных, используемых для обучения больших языковых моделей.

Фреймворк OLAF способствует сотрудничеству и обмену знаниями в сообществе аннотаторов благодаря предоставлению стандартизированной методологии. Внедрение унифицированных метрик и протоколов оценки качества аннотаций позволяет различным командам и исследователям сравнивать результаты, обмениваться лучшими практиками и совместно решать проблемы, связанные с точностью и надежностью данных, используемых для обучения больших языковых моделей. Это, в свою очередь, ускоряет прогресс в области обработки естественного языка и позволяет создавать более эффективные и надежные системы искусственного интеллекта, основанные на качественно размеченных данных.

Измерение и Снижение Нестабильности LLM

Явление, известное как “смещение запросов” (Prompt Drift), заключается в чувствительности больших языковых моделей (LLM) к даже незначительным изменениям в формулировках входных запросов. Это приводит к непоследовательности в выходных данных, что критически влияет на надежность аннотаций и результатов, полученных при использовании LLM для задач маркировки данных. Например, небольшое изменение в синтаксисе или порядке слов в запросе может привести к существенным различиям в предсказанных метках, что снижает согласованность аннотаций, особенно при работе с несколькими аннотаторами или при автоматической обработке больших объемов данных. Таким образом, отслеживание и смягчение эффектов смещения запросов является необходимым условием для обеспечения стабильности и надежности LLM в производственной среде.

Расхождение Дженсена-Шеннона ($JSD$) предоставляет количественную меру отклонения, или “дрифта”, в поведении больших языковых моделей (LLM). $JSD$ вычисляется как среднее арифметическое расхождений Кульбака-Лейблера между распределением вероятностей ответов модели на заданный набор входных данных и эталонным распределением. Более высокие значения $JSD$ указывают на значительное расхождение в выходных данных, что свидетельствует о нестабильности модели. Этот показатель позволяет обнаруживать даже незначительные изменения в поведении LLM, которые могут быть не заметны при визуальном анализе, и обеспечивает возможность отслеживания дрифта во времени для оценки надежности и консистентности модели.

Калибровка больших языковых моделей (LLM) представляет собой оценку соответствия между уверенностью модели в своих предсказаниях и фактической вероятностью правильности этих предсказаний. Необходимо убедиться, что высокая уверенность модели действительно коррелирует с высокой вероятностью правильного ответа. Для количественной оценки калибровки используются такие метрики, как $Expected\ Calibration\ Error$ (ECE), который измеряет разницу между средней уверенностью модели и фактической точностью для различных интервалов уверенности, и $Brier\ Score$, представляющий собой среднюю квадратичную ошибку между предсказанными вероятностями и фактическими исходами. Низкие значения ECE и Brier Score указывают на хорошую калибровку модели.

Для минимизации отклонений в ответах языковых моделей (LLM) и повышения их надежности применяются методы проектирования запросов (Prompt Engineering) и обучения с привлечением модели (Model-in-the-Loop). Особенно эффективным является комбинирование этих методов с использованием LLM в качестве эксперта для автоматической оценки результатов. Для обеспечения достаточной согласованности в подмножествах калибровки, используется коэффициент Коэна $κ$, целевое значение которого составляет ≥0.6. Это позволяет оценить степень согласия между оценками LLM и эталонными данными, обеспечивая более стабильные и предсказуемые результаты.

Надежная Агрегация и Консенсус Меток

Объединение разметок, полученных от больших языковых моделей (LLM) и, возможно, людей в рамках системы «человек в контуре», требует особого внимания к процессу агрегации. Некорректная агрегация может привести к внесению систематических ошибок или усилению существующих предвзятостей в итоговом наборе данных. Важно учитывать, что каждая модель или аннотатор обладает различной степенью надежности и подвержен определенным ошибкам. Простое усреднение или голосование может не отражать истинную метку и привести к искажению результатов. Поэтому необходимы сложные методы агрегации, учитывающие индивидуальные характеристики каждого источника разметок, для обеспечения высокого качества и достоверности итогового набора данных, используемого для обучения или оценки моделей машинного обучения.

Метод Дэвида-Скейна представляет собой вероятностный подход к определению истинных меток данных, учитывающий различную надежность источников этих меток, будь то люди или языковые модели. В основе метода лежит предположение о существовании скрытых, «истинных» значений, которые источники пытаются определить с определённой степенью точности. Алгоритм оценивает вероятности того, что каждый источник правильно определил метку, и использует эти оценки для взвешивания вклада каждого источника в конечное определение «истинной» метки. Такой подход позволяет минимизировать влияние ненадежных источников и повысить общую точность и достоверность размеченных данных. В результате, метод Дэвида-Скейна обеспечивает более устойчивый и обоснованный способ агрегации меток, особенно в ситуациях, когда доступно множество источников с разной степенью компетентности, позволяя получить более качественный и надежный набор данных для обучения моделей машинного обучения.

Коэффициент Коэна Каппа представляет собой статистически обоснованный показатель, позволяющий оценить степень согласованности между различными оценщиками или аннотаторами. В отличие от простого расчета процента совпадений, Каппа учитывает вероятность случайного согласия, что делает его более надежным инструментом для оценки истинной согласованности. Значение Каппы варьируется от -1 до 1, где 1 указывает на полное согласие, 0 — на согласие, равное случайному, а -1 — на полное несогласие. Этот показатель особенно важен при создании размеченных данных, поскольку позволяет определить, насколько надежны полученные метки и насколько можно доверять результатам анализа, основанным на этих данных. Низкое значение Каппы может свидетельствовать о необходимости пересмотра инструкций для аннотаторов или улучшения процесса разметки.

Создание высококачественных и достоверных наборов данных требует тщательно продуманной стратегии агрегации меток, особенно при использовании нескольких источников, таких как большие языковые модели или участие человека в процессе разметки. Недостаточно просто усреднить или выбрать наиболее часто встречающуюся метку; необходимо учитывать надежность каждого источника разметки. Использование метрик, таких как коэффициент Коэна $κ$, позволяет оценить степень согласованности между различными источниками, выявляя потенциальные разногласия и смещения. Методы, подобные модели Дэвида-Скейна, способны не только агрегировать метки, но и вывести вероятные истинные значения, учитывая индивидуальную надежность каждого “аннотатора”. В конечном итоге, надежная стратегия агрегации, основанная на количественной оценке согласованности и надежности, является ключевым фактором для обеспечения качества и достоверности данных, используемых в машинном обучении и других областях.

Наблюдения за внедрением OLAF в эмпирические исследования программного обеспечения закономерно вызывают чувство déjà vu. Стремление к надежности и калибровке LLM-аннотаций — благое дело, однако, как показывает практика, каждая «революционная» технология быстро обрастает техническим долгом. Этот фреймворк, призванный операционализировать надежность, несомненно, столкнётся с неизбежными проблемами дрифта и несоответствий, когда его начнут использовать не в лабораторных условиях, а в реальных проектах. Как точно подметил Джон фон Нейман: «В науке нет времени на размышления, пока не сделана ошибка». Похоже, OLAF — это, в лучшем случае, лишь отсрочка неизбежного, но вполне достойная отсрочка, учитывая, что система ещё жива и пытается функционировать.

Что дальше?

Представленный фреймворк OLAF, безусловно, пытается навести порядок в хаосе LLM-аннотаций. Но не стоит обольщаться. Каждая попытка «операционализировать» надёжность и калибровку неизбежно породит новые, более изощрённые способы сломать эту самую надёжность. Вспомните, как все радовались автоматическим тестам, а потом пришли микросервисы. Всё возвращается на круги своя.

Вопрос не в том, чтобы измерить «дрейф» LLM, а в том, чтобы смириться с тем, что эти модели — чёрные ящики, чьё поведение предсказать невозможно. Любая «репродуктивность» в этой области — временное явление. Стоит лишь обновить библиотеку, и все метрики полетят вниз. Возможно, через пару лет кто-нибудь напишет фреймворк для измерения надёжности фреймворков, вроде OLAF.

В конечном счёте, вся эта борьба за «надёжность» LLM — это лишь способ отвлечься от главного: качественные данные всё равно нужно собирать руками. Всё новое — это просто старое с худшей документацией. И, вероятно, с большим количеством багов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15979.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-21 13:01

🚀 Квантовые новости