Автор: Денис Аветисян
Новый мультимодальный бенчмарк MERA Multi позволяет оценить, насколько хорошо современные модели понимают нюансы русского языка и культуры.
Представлен MERA Multi — первый комплексный мультимодальный бенчмарк для оценки производительности больших мультимодальных языковых моделей на русском языке, учитывающий культурные особенности и защиту от утечки данных.
Несмотря на стремительное развитие многомодальных больших языковых моделей, их оценка, особенно в контексте русского языка, остается недостаточно изученной. В статье «Multimodal Evaluation of Russian-language Architectures» представлена Mera Multi — первая комплексная платформа для оценки таких моделей, специально адаптированная к русскоязычному контенту и учитывающая культурные особенности. Предложенный бенчмарк включает 18 новых задач, охватывающих текст, изображения, аудио и видео, и обеспечивает унифицированные метрики и механизмы защиты от утечек данных. Сможет ли данная методология стать основой для создания аналогичных оценочных ресурсов и для других языков, особенно в рамках славянской семьи?
За гранью текста: Поиск истинных мультимодальных эталонов
Существующие оценочные наборы данных, такие как Russian SuperGLUE и TAPE, в основном сосредоточены на проверке способности моделей понимать и обрабатывать текстовую информацию. Однако, такое ограничение не позволяет в полной мере оценить потенциал современных искусственных интеллектов, способных воспринимать и интегрировать информацию из различных источников. В реальности, многие задачи требуют анализа не только текста, но и изображений, звука и видео, что делает текущие бенчмарки неадекватными для оценки истинных мультимодальных способностей моделей. Отсутствие комплексной оценки в различных модальностях создает препятствие для развития ИИ, способного эффективно взаимодействовать с окружающим миром и решать сложные, многогранные задачи.
Появление таких моделей, как LLaVa и ImageBind, ознаменовало переход к искусственному интеллекту, способному обрабатывать информацию из различных источников. Эти модели демонстрируют впечатляющую способность объединять и понимать данные, представленные в виде текста, изображений, аудио и видео, что значительно приближает их к человеческому восприятию мира. Однако, для адекватной оценки их возможностей и дальнейшего развития, требуется создание принципиально новых эталонов, способных всесторонне протестировать навыки работы с разнородными данными. В отличие от традиционных бенчмарков, ориентированных исключительно на текстовое понимание, новые эталоны должны отражать реальные сценарии использования ИИ, где обработка мультимодальной информации является ключевым фактором успеха, например, в задачах анализа видеоконтента, автоматической генерации описаний изображений или создании интеллектуальных помощников.
Существующие мультимодальные бенчмарки, такие как MultiBench, MMBench и General-Bench, несмотря на свою значимость, демонстрируют определенные ограничения в охвате и методологии оценки. Часто они фокусируются на узком спектре задач или используют упрощенные протоколы, не отражающие всей сложности реального взаимодействия с мультимодальными данными. Например, некоторые бенчмарки могут пренебрегать оценкой способности модели к рассуждению, требующему интеграции информации из различных модальностей, или не учитывать вариативность в качестве входных данных. В результате возникает пробел в комплексной оценке, затрудняющий объективное сравнение возможностей различных моделей и препятствующий прогрессу в разработке действительно интеллектуальных систем, способных полноценно воспринимать и обрабатывать информацию из окружающего мира.
MERA Multi: Новый стандарт для мультимодального рассуждения
MERA Multi представляет собой новый мультимодальный бенчмарк, состоящий из 18 разнообразных задач, охватывающих текстовые, визуальные, аудио- и видеоданные. Бенчмарк разработан специально для надежной оценки больших мультимодальных моделей (MLLM) при обработке информации на русском языке. Включенные задачи варьируются по сложности и требуют от моделей способности интегрировать и рассуждать на основе данных, представленных в различных модальностях, что обеспечивает всестороннюю проверку их возможностей в контексте русскоязычного контента.
MERA Multi является развитием существующего бенчмарка MERA и расширяет его функциональность за счет включения нескольких модальностей — текста, изображений, аудио и видео. Для обеспечения согласованности и сопоставимости результатов по различным задачам, в MERA Multi используется унифицированная таксономия, позволяющая четко классифицировать и организовывать задачи по различным модальностям и типам рассуждений. Такая структура позволяет проводить более объективную и всестороннюю оценку возможностей многомодальных больших языковых моделей (MLLM) в обработке и понимании информации, представленной в различных форматах.
Метод Block-Prompting представляет собой технику формирования запросов, используемую в мультимодальном бенчмарке MERA Multi для обеспечения согласованности и разнообразия входных данных для различных модальностей (текст, изображение, аудио, видео). Суть подхода заключается в создании структурированных запросов, состоящих из логически связанных блоков, каждый из которых предназначен для конкретного аспекта задачи. Это позволяет унифицировать процесс генерации запросов для разных модальностей, минимизируя влияние вариаций в формулировках на результаты оценки и обеспечивая более надежную и справедливую проверку возможностей многомодальных языковых моделей (MLLM).
Обеспечение надежности: Отслеживание происхождения данных и семантическая оценка
MERA Multi использует методы водяных знаков данных, такие как AudioSeal, для отслеживания происхождения данных в бенчмарках и снижения рисков загрязнения моделей. Водяные знаки внедряются непосредственно в данные, позволяя идентифицировать источник и подтвердить их целостность. Это позволяет выявлять случаи использования данных из бенчмарков для обучения моделей, что потенциально приводит к завышенным оценкам производительности и необходимости повторной оценки. Использование AudioSeal предполагает внедрение незаметных изменений в аудиоданные, которые не влияют на восприятие, но позволяют однозначно идентифицировать происхождение данных.
Оценка производительности моделей осуществляется с использованием метода Judge Scoring, в котором в качестве эксперта выступает большая языковая модель (LLM), работающая на базе RuModernBERT. В отличие от простой метрики Exact Match (EM), оценивающей точное совпадение ответа, Judge Scoring позволяет оценивать семантическую корректность ответа. Это означает, что система оценивает, насколько ответ модели соответствует смысловому содержанию ожидаемого ответа, даже если формулировки не совпадают. Использование RuModernBERT обеспечивает эффективную обработку и понимание русского языка, что критически важно для точной оценки семантической близости.
Оценка производительности модели в MERA Multi делает акцент на семантической близости ответа, а не только на формальной грамматической корректности или точном совпадении с эталонным ответом. Это означает, что система оценивает, насколько смысл сгенерированного ответа соответствует ожидаемому, даже если формулировка отличается. Такой подход позволяет выявлять случаи, когда модель понимает задачу и предоставляет релевантную информацию, но выражает её иными словами, что особенно важно для задач, требующих понимания контекста и способности к генерации разнообразных, но эквивалентных ответов. Приоритет семантической близости повышает надежность оценки и снижает зависимость от конкретной формулировки ожидаемого ответа.
Производительность и перспективы развития мультимодального ИИ
Модель Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct продемонстрировала передовые результаты на бенчмарке MERA Multi, достигнув общего балла в 0.434. Этот показатель свидетельствует о значительном прогрессе в области мультимодального понимания со стороны больших языковых моделей. Способность эффективно обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников, таких как текст и изображения, позволяет модели решать сложные задачи, требующие комплексного анализа данных. Достигнутый результат подтверждает потенциал подобных систем в создании более интеллектуальных и универсальных искусственных интеллектов, способных взаимодействовать с миром подобно человеку.
По результатам оценки на бенчмарке MERA Multi, модель продемонстрировала показатель Attempted Score в 0.523 и Coverage в 0.828. Эти метрики свидетельствуют о способности модели охватывать широкий спектр задач, представленных в бенчмарке, и успешно решать значительную их часть. Высокий показатель Coverage указывает на то, что модель активно пытается решить большинство предлагаемых задач, а не игнорирует сложные или незнакомые сценарии. Такой подход, в сочетании с достойным Attempted Score, подтверждает всесторонние возможности модели в области мультимодального понимания и обработки информации, делая её перспективным инструментом для решения разнообразных прикладных задач.
Модель Qwen2-VL-72B-Instruct продемонстрировала выдающиеся результаты в понимании видеоконтента, набрав 0.54 балла в видео-тесте MERA Multi. Этот показатель свидетельствует о значительном прогрессе в области мультимодального искусственного интеллекта и способности модели эффективно анализировать и интерпретировать визуальную информацию. Успех Qwen2-VL-72B-Instruct в данной категории подчеркивает ее потенциал для применения в задачах, требующих глубокого понимания видео, таких как автоматическое создание аннотаций, распознавание действий и анализ видеоданных для различных приложений, включая безопасность и автономное вождение.
Дальнейшие исследования в области мультимодального искусственного интеллекта направлены на расширение существующей таксономии навыков, что позволит более детально классифицировать и оценивать способности моделей к обработке различных типов данных. Планируется увеличение сложности решаемых задач, включая более тонкие нюансы и требующие глубокого понимания контекста сценарии. Особое внимание будет уделено вопросам безопасности, в частности, защите от атак, направленных на выявление конфиденциальной информации, использованной при обучении моделей, таких как Membership Inference Attacks. Разработка надежных механизмов защиты от подобных угроз является критически важной для обеспечения доверия и ответственного использования мультимодальных систем.
Исследование представляет собой не просто оценку возможностей многомодальных моделей обработки русского языка, но и попытку взломать систему оценки как таковую. Авторы MERA Multi создали инструмент, позволяющий выявить слабые места в понимании культурных нюансов и защите от утечек данных. В этом смысле, подход перекликается с мыслями Блеза Паскаля: “Люди всегда жалуются на недостаток времени, но каждый тратит часы на бесполезные вещи.” Подобно тому, как Паскаль указывает на неэффективное использование времени, данная работа демонстрирует неэффективность существующих методов оценки, предлагая более точный и глубокий анализ возможностей моделей, способных понимать и взаимодействовать с русским языком и культурой.
Что дальше?
Создание MERA Multi, безусловно, зафиксировало текущее состояние дел — выявило, где существующие архитектуры спотыкаются о нюансы русской культуры и языка. Однако, любое подобное «измерение» — лишь временный снимок. Каждый «патч», улучшающий производительность, одновременно признаёт фундаментальную неидеальность системы, её склонность к ошибкам. В конечном итоге, наиболее интересная работа предстоит не в наращивании параметров моделей, а в понимании механизмов, лежащих в основе «культурной слепоты» — что именно ускользает от внимания алгоритмов, и как это можно исправить на уровне принципов.
Особое внимание следует уделить защите от утечек данных и внедрению эффективных методов водяных знаков. Эти меры, конечно, не решат всех проблем, но станут своего рода «антивирусом» против злоупотреблений. Впрочем, история показывает, что любая защита рано или поздно взламывается — и это не недостаток системы, а её естественное свойство. Задача исследователя — не создать абсолютную защиту, а понять, как она обходится, и предвидеть новые способы взлома.
В конечном счете, лучший «хак» — это осознание того, как всё работает. И не просто «работает», а может работать, если изменить несколько ключевых параметров. Перспективы лежат не в создании «идеального» искусственного интеллекта, а в углублении нашего понимания самого интеллекта — человеческого и машинного. И в принятии того, что несовершенство — это не ошибка, а фундаментальная характеристика любой системы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15552.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Пространственное мышление видео: новый подход к обучению ИИ
- Квантовые вычисления нового поколения: объединяя возможности аналоговых и цифровых систем
- Обуздать шум: Эффективная коррекция ошибок для квантовых вычислений
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-27 20:10