Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают принципиально новый метод проверки способности больших языковых моделей понимать и использовать сложные знания.
Представлен бенчмарк Encyclo-K, оценивающий многошаговое понимание и устойчивость к загрязнению данных в больших языковых моделях.
Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), существующие оценочные тесты зачастую уязвимы к загрязнению данных и не позволяют комплексно оценить многоаспектное понимание знаний. В данной работе, ‘Encyclo-K: Evaluating LLMs with Dynamically Composed Knowledge Statements’, предложен новый подход к созданию бенчмарков, основанный на динамически генерируемых вопросах из независимых утверждений, что позволяет преодолеть указанные ограничения и повысить устойчивость к запоминанию ответов. Эксперименты с более чем 50 LLM показали, что Encyclo-K представляет собой сложный тест, выявляющий существенные различия в способностях моделей к комплексному пониманию знаний, даже у самых передовых систем. Сможет ли этот подход стать стандартом для оценки истинного уровня понимания LLM и стимулировать дальнейшие исследования в области многоаспектного рассуждения?
Ограничения масштаба: в поисках истинного понимания в больших языковых моделях
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (БЯМ), глубокое и всестороннее понимание информации остаётся сложной задачей. БЯМ демонстрируют способность к запоминанию огромных объёмов данных, однако простое воспроизведение заученных фактов не является признаком истинного рассуждения. Модели могут успешно выполнять задачи, основанные на сопоставлении паттернов, но испытывают трудности при столкновении с новыми ситуациями, требующими логического вывода, анализа и применения знаний в нестандартных контекстах. Способность к обобщению, абстрагированию и построению причинно-следственных связей, свойственная человеческому интеллекту, пока что остается за пределами возможностей современных БЯМ, подчеркивая разницу между статистическим анализом и настоящим пониманием.
Существующие оценочные тесты для больших языковых моделей часто оказываются недостаточными при проверке их способности объединять информацию из нескольких утверждений. Традиционные бенчмарки, как правило, фокусируются на извлечении фактов или сопоставлении отдельных фрагментов данных, игнорируя более сложный процесс — интеграцию знаний для формирования новых выводов или решения комплексных задач. В результате, модели могут демонстрировать высокие показатели на поверхностных тестах, но не справляться с ситуациями, требующими глубокого понимания взаимосвязей между различными знаниями. Исследования показывают, что для адекватной оценки необходимо разрабатывать тесты, которые специально направлены на проверку способности модели к логическому выводу, обобщению и решению задач, требующих синтеза информации из различных источников. Это подразумевает переход от простых вопросов с однозначными ответами к более сложным сценариям, требующим анализа, интерпретации и творческого подхода.
Существует значительный риск загрязнения данных при оценке больших языковых моделей (LLM), что может привести к искусственному завышению показателей производительности и сокрытию реальных возможностей. Этот феномен возникает, когда данные, использованные для обучения модели, каким-либо образом проникают в наборы данных, предназначенные для оценки. В результате модель может не столько демонстрировать понимание, сколько просто воспроизводить информацию, с которой она уже сталкивалась в процессе обучения, создавая иллюзию компетентности. Выявление и смягчение последствий загрязнения данных представляет собой серьезную задачу для исследователей, стремящихся к объективной оценке возможностей LLM и их реального потенциала к обобщению и рассуждению.
Encyclo-K: динамичный бенчмарк для глубокого понимания
Бенчмарк Encyclo-K представляет собой новую систему оценки, разработанную для всестороннего тестирования способности больших языковых моделей (LLM) к рассуждениям, основанным на взаимосвязанных фактах. В отличие от традиционных методов оценки, которые часто проверяют отдельные знания, Encyclo-K фокусируется на оценке способности модели логически связывать несколько утверждений и делать выводы, требующие комплексного понимания предметной области. Система оценивает не только знание фактов, но и способность к их интеграции и применению в контексте более сложных вопросов, что позволяет более точно определить уровень «глубокого понимания» модели. Особенностью является использование сети знаний, где каждое утверждение связано с другими, требуя от модели учета всей взаимосвязи при ответе на вопрос.
В основе методологии Encyclo-K лежит использование авторитетных учебников в качестве источника фактических утверждений («Knowledge Statements»). Это обеспечивает надежную и проверенную базу для оценки возможностей языковых моделей. Учебники, отобранные по строгим критериям качества и охвата предметной области, служат эталоном достоверной информации. Извлеченные из учебников утверждения формируют основу для создания тестовых примеров, что позволяет оценивать способность моделей к логическому выводу и пониманию взаимосвязей между фактами, опираясь на общепринятые научные знания. Такой подход позволяет минимизировать влияние неточностей или предвзятости, которые могут присутствовать в других источниках данных.
В основе методологии Encyclo-K лежит динамическая оценка, обеспечивающая генерацию новых наборов тестовых данных для предотвращения переобучения моделей и получения более обобщенной метрики производительности. Этот подход позволяет оценивать способность моделей к извлечению и применению знаний, а не просто к запоминанию конкретных фактов. На текущий момент, лучшим результатом, достигнутым с использованием OpenAI-GPT-5.1, является точность в 62.07%, что указывает на существенные трудности для современных языковых моделей в решении задач, требующих глубокого понимания взаимосвязанных знаний.
Создание вызова: конвейер генерации вопросов
В основе конвейера Encyclo-K лежит процесс “Извлечения утверждений” (Statement Extraction), который заключается в автоматизированном сборе фактической информации непосредственно из учебных пособий. Этот процесс предполагает анализ текстового содержания для идентификации и извлечения отдельных утверждений, представляющих собой проверяемые факты. Извлеченные утверждения служат первичным материалом для последующего формирования вопросов, используемых в оценочных заданиях. Точность и полнота извлеченных фактов напрямую влияют на качество и валидность генерируемых вопросов, поэтому алгоритмы извлечения оптимизированы для минимизации ошибок и обеспечения репрезентативности собранной информации.
Генерация неверных утверждений является критически важным этапом в создании вопросов с множественным выбором. Для этой цели используются модели, такие как DeepSeek-R1, которые позволяют создавать правдоподобные отвлекающие варианты ответов (дистракторы). Эти дистракторы должны быть синтаксически и семантически корректными, но неверными с точки зрения фактической информации, что требует от модели способности понимать контекст и генерировать близкие по смыслу, но ошибочные утверждения. Качество этих дистракторов напрямую влияет на сложность и информативность вопросов, а также на способность оценить истинное понимание материала.
В системе генерации вопросов используются предопределенные шаблоны вопросов, обеспечивающие структурную основу для создания заданий. Эти шаблоны определяют формат вопроса, например, вопрос с множественным выбором, вопрос типа «верно/неверно» или вопрос с кратким ответом. Использование шаблонов гарантирует единообразие структуры вопросов, что упрощает процесс оценки и повышает надежность результатов. Шаблоны содержат заполнители для фактических данных, извлеченных из учебных материалов, и логические конструкции, определяющие связь между вопросом и правильным ответом. Это позволяет автоматически генерировать вопросы, сохраняя их четкость и логическую согласованность.
Оценка производительности: модели и способность к рассуждению
В рамках оценки производительности больших языковых моделей (LLM) разработана платформа Encyclo-K, использующая такие передовые модели, как OpenAI-GPT-5.1 и Qwen3, в качестве эталонов для сравнительного анализа их способности к рассуждению. Исследование позволяет оценить, насколько эффективно различные LLM справляются со сложными задачами, требующими логического мышления и обработки информации. Сравнивая результаты, полученные от разных моделей, исследователи получают ценные сведения о сильных и слабых сторонах каждой из них, что способствует дальнейшему развитию и совершенствованию технологий искусственного интеллекта. Такой подход позволяет не только измерить текущий уровень развития LLM, но и выявить направления для будущих исследований и разработок в области машинного обучения и обработки естественного языка.
Исследования показали значительные различия в способностях различных больших языковых моделей к решению задач, требующих комплексного рассуждения. В частности, модель Qwen3 продемонстрировала точность в 50.40% при прохождении эталонного теста, в то время как DeepSeek-R1 достигла 69.28% при оценке отдельных утверждений. Однако, при переходе к задачам, требующим понимания и интеграции нескольких утверждений, точность DeepSeek-R1 существенно снизилась до 48.99%. Этот контраст подчеркивает сложность для современных моделей в обработке и анализе взаимосвязанных знаний, указывая на то, что способность к суждению на основе отдельных фактов не всегда коррелирует с умением проводить глубокий и всесторонний анализ сложных ситуаций. Данный результат указывает на необходимость дальнейших исследований в области улучшения способности моделей к комплексному рассуждению и интеграции знаний.
В основе разработанной платформы лежит акцент на оценке способности языковых моделей к ‘многошаговому пониманию’ — способности интегрировать и логически связывать разрозненные фрагменты информации для формирования целостной картины. Исследования показали, что более крупные модели демонстрируют значительный прогресс в этой области, увеличивая точность на 9,47% при использовании метода ‘цепочки рассуждений’ (Chain-of-Thought Reasoning). Этот подход позволяет моделям не просто выдавать ответ, а последовательно излагать ход своих мыслей, что способствует более глубокому анализу и, как следствие, повышению надежности принимаемых решений. Оценивая модели не только по фактам, но и по способности к комплексному анализу, платформа предоставляет уникальную возможность понять ограничения и потенциал современных языковых моделей в решении задач, требующих глубокого понимания и логического мышления.
Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в оценке сложных систем. Авторы, создавая Encyclo-K, избегают излишней сложности, предлагая динамически генерируемые утверждения для проверки многошагового понимания моделей. Это напоминает о словах Джона фон Неймана: «Простота — высшая степень совершенства». Стремление к устойчивости к загрязнению данных — важный аспект, ведь истинное знание должно быть не просто заучено, а осмыслено. Авторы, создавая benchmark, отказались от статических наборов данных, что является верным шагом к созданию более надежных и адекватных оценок возможностей больших языковых моделей.
Что дальше?
Представленный подход, хоть и направлен на смягчение проблем существующих оценочных метрик, не является панацеей. Иллюзия понимания, свойственная языковым моделям, никуда не исчезает. Сложность оценки не в количестве фактов, а в способности различать истинное знание от статистической закономерности. Предлагаемая динамическая генерация вопросов лишь смещает акцент, но не устраняет корень проблемы.
Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании всё более изощрённых тестов, а на разработке методов, позволяющих оценить способность модели к обобщению и адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям. Оценка устойчивости к загрязнению данных, безусловно, важна, но более принципиальным является вопрос о том, способна ли модель действительно понимать смысл информации, а не просто воспроизводить её.
В конечном итоге, ценность любой оценочной метрики определяется не её сложностью, а её способностью выявлять истинные ограничения моделей. Простота, как известно, — высшая форма сложности. И, возможно, именно в поиске минимально достаточного набора тестов кроется ключ к более адекватному пониманию возможностей и недостатков больших языковых моделей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24867.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)
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
2026-01-04 13:45