Автор: Денис Аветисян
Новое исследование предлагает комплексный подход к оценке способности мультимодальных нейросетей связывать свои рассуждения с конкретными фрагментами входных данных, таких как видео и аудио.
Представлен эталон MURGAT и методика оценки атрибуции на уровне фактов для мультимодальных больших языковых моделей.
Несмотря на стремительное развитие мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), обеспечение надежности и верифицируемости их рассуждений остается сложной задачей. В работе ‘Multimodal Fact-Level Attribution for Verifiable Reasoning’ представлен новый бенчмарк MuRGAt и автоматизированная система оценки, предназначенные для анализа способности MLLM не только отвечать на вопросы, но и точно указывать на конкретные сегменты входных данных (видео, аудио и др.), обосновывающие их ответы. Эксперименты показали, что даже сильные MLLM склонны к галлюцинациям при указании источников, а повышение глубины рассуждений часто негативно сказывается на точности атрибуции. Сможем ли мы преодолеть этот разрыв между логическим выводом и возможностью его верификации в сложных мультимодальных сценариях?
Поверхностное понимание и проблема атрибуции
Современные мультимодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют впечатляющую способность к пониманию информации на поверхностном уровне, однако испытывают значительные трудности с точной атрибуцией фактов. Несмотря на умение обрабатывать и комбинировать данные из различных источников — текст, изображения, аудио — модели часто не могут указать, какая конкретно часть входных данных послужила основанием для сделанного утверждения. Это проявляется в неспособности точно связать конкретные факты в ответе с соответствующими элементами визуального или текстового контекста, что ограничивает их надежность и затрудняет проверку достоверности представленной информации. В результате, хотя MLLM могут генерировать связные и правдоподобные ответы, им часто не хватает способности подтвердить эти ответы конкретными доказательствами из предоставленных данных.
Современные мультимодальные языковые модели (MLLM) демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, однако простого воспроизведения информации недостаточно для обеспечения достоверности и надежности. Важно не только что модель заявляет, но и где в предоставленных входных данных — изображениях, текстах, аудио — можно найти подтверждение этим утверждениям. Отсутствие такой четкой привязки к исходным данным, или “обоснованности” (grounding), существенно ограничивает возможности применения этих моделей в задачах, требующих высокой точности и прозрачности рассуждений. Модель должна уметь указывать конкретные участки входных данных, которые послужили основой для сделанного вывода, позволяя пользователю проверить правильность и логичность её аргументации. Такой подход способствует повышению доверия к мультимодальным системам и открывает новые возможности для их применения в критически важных областях, таких как медицина или юриспруденция.
Отсутствие надежной привязки к исходным данным серьезно подрывает доверие к мультимодальным моделям, особенно при решении сложных задач, требующих логических выводов. Если модель не может четко указать, на каких конкретно элементах входных данных основано её заключение, трудно оценить достоверность полученного результата. В ситуациях, где требуется высокая точность и обоснованность, например, в медицинской диагностике или юридическом анализе, подобная неопределенность недопустима. Невозможность проследить путь рассуждений модели препятствует её эффективному использованию в критически важных приложениях и требует разработки новых подходов к обеспечению прозрачности и надежности её работы.
Существующие методы атрибуции, применяемые после генерации ответа моделью, зачастую демонстрируют недостаточную точность и сложность интерпретации. Несмотря на попытки определить, какие конкретно части входных данных повлияли на тот или иной вывод, эти методы склонны к ошибкам и не всегда позволяют однозначно установить связь между входными данными и обоснованием ответа. Сложность заключается в том, что модель может использовать косвенные признаки или сложные взаимодействия между различными элементами входных данных, которые трудно отследить и объяснить с помощью существующих алгоритмов атрибуции. Это снижает доверие к результатам, особенно в ситуациях, требующих строгого обоснования и проверки фактов, поскольку становится трудно понять, почему модель пришла к тому или иному заключению и насколько оно надежно.
MURGAT: Новый эталон точной атрибуции
MURGAT (Multimodal Reasoning with Grounded Attribution) представляет собой сложный оценочный набор данных, требующий от моделей не только ответов на вопросы, но и указания конкретных фрагментов входных данных, подтверждающих эти ответы. В отличие от традиционных задач вопросно-ответной системы, где важен только правильный ответ, MURGAT оценивает способность модели обосновывать свои выводы, предоставляя точные ссылки на соответствующие участки текста, изображений или видео. Это предъявляет повышенные требования к моделям, поскольку они должны не только понимать содержание, но и уметь выделять релевантные доказательства, подтверждающие их ответы, что существенно повышает сложность оценки их способности к логическому мышлению и пониманию контекста.
В отличие от стандартных задач вопросно-ответной системы, MURGAT требует от моделей не только предоставления ответа на вопрос, но и выполнения дополнительных задач, таких как идентификация проверяемых утверждений и декомпозиция фактов на атомарные составляющие. Идентификация проверяемых утверждений подразумевает определение, какие утверждения в контексте могут быть подтверждены или опровергнуты на основе представленной информации. Декомпозиция фактов, в свою очередь, предполагает разбиение сложных утверждений на более простые, элементарные факты, что позволяет модели более точно определить, какие конкретно части контекста поддерживают каждое из них. Это усложнение позволяет оценить способность модели к более глубокому пониманию и обоснованию своих ответов.
Наборы данных WorldSense и Video-MMMU представляют собой сложные мультимодальные входные данные, требующие от моделей развитых навыков рассуждения. WorldSense включает в себя текстовые и визуальные данные, представляющие собой реалистичные сценарии, требующие понимания контекста и визуальных деталей. Video-MMMU, в свою очередь, использует видеоролики в качестве входных данных и требует от моделей не только понимания визуального контента, но и вывода информации, неявно представленной в видео, а также способности сопоставлять визуальную информацию с текстовыми вопросами. Сложность этих наборов данных заключается в необходимости интеграции информации из различных модальностей и проведения сложных логических выводов для получения точных ответов.
Бенчмарк MURGAT требует от моделей не просто выдавать ответы на вопросы, но и предоставлять конкретные фрагменты входных данных, подтверждающие эти ответы. Это предполагает способность модели к глубокому пониманию представленной информации, включающей как текстовые, так и мультимодальные данные, и установлению четкой связи между сделанным утверждением и соответствующими подтверждающими доказательствами. Успешное выполнение задач в рамках MURGAT демонстрирует не только способность к ответу на вопрос, но и умение обосновать его, что является важным шагом к созданию более надежных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта.
Программное обоснование: Структурирование рассуждений для точности
Программно-ориентированное мультимодальное обоснование (Programmatic Multimodal Grounding) представляет собой эффективную альтернативу подходу, основанному исключительно на возникающих возможностях больших языковых моделей. В отличие от полагания на спонтанное формирование логических связей, данный метод активно использует структурированный код — императивные или декларативные программы — для управления процессом рассуждений. Это позволяет более точно идентифицировать релевантные данные и строить верифицируемую цепочку логических выводов, что, в свою очередь, обеспечивает повышенную надежность и точность результатов, подтвержденную улучшением показателя MURGAT-SCORE на 9.6 пункта.
Логико-ориентированный и нарративно-ориентированный подходы к программному обоснованию используют императивный или декларативный код для структурирования процесса рассуждений и повышения точности. Императивный подход задает последовательность шагов, которые модель должна выполнить для получения ответа, в то время как декларативный подход определяет желаемый результат и позволяет модели самостоятельно найти путь к его достижению. Оба метода позволяют явно контролировать процесс поиска и анализа информации, что обеспечивает более предсказуемые и верифицируемые результаты, в отличие от подходов, полагающихся исключительно на возникающие возможности модели.
Декларативное и императивное обоснование предоставляют конкретные методы для идентификации релевантных доказательств. Декларативное обоснование предполагает определение желаемых свойств релевантной информации, позволяя системе находить соответствующие фрагменты данных, например, путем прогнозирования временных меток событий или определения ключевых слов для поиска. Императивное обоснование, напротив, использует явно заданные инструкции для выполнения конкретных шагов по поиску и извлечению доказательств, что может включать генерацию поисковых запросов или фильтрацию данных по определенным критериям. Оба подхода направлены на повышение точности и воспроизводимости процесса рассуждений, позволяя системе не просто выдавать ответы, а предоставлять обоснованные доказательства в их поддержку.
В отличие от традиционных подходов, ориентированных на генерацию ответов, методы программного обоснования (Programmatic Grounding) направлены на построение проверяемой цепочки рассуждений. Это достигается за счет использования императивного или декларативного кода для управления процессом принятия решений и обеспечения точности. В результате, в тестах MURGAT зафиксировано улучшение показателя на 9.6 пункта, что демонстрирует повышение надежности и обоснованности получаемых ответов по сравнению с моделями, полагающимися исключительно на возникающие способности (emergent capabilities).
Измерение качества атрибуции: За рамками простой точности
Метрика MURGAT-SCORE представляет собой комплексный подход к оценке качества атрибуции, выходящий за рамки простой точности. В отличие от традиционных показателей, которые фокусируются лишь на корректности выделенных источников, MURGAT-SCORE объединяет оценку полноты охвата релевантных доказательств и точности самой атрибуции. Этот показатель позволяет более детально оценить, насколько хорошо модель подкрепляет свои утверждения фактическими данными, учитывая как количество цитируемых источников, так и их уместность и достоверность. Такой подход особенно важен для оценки больших языковых моделей, где способность предоставлять обоснованные ответы становится ключевым фактором доверия и надежности.
Оценка качества атрибуции, то есть способности модели ссылаться на релевантные источники информации, требует комплексного подхода, выходящего за рамки простой точности. Ключевыми компонентами надежной оценки выступают полнота (Recall) и точность (Precision) атрибуции. Полнота атрибуции, по сути, измеряет, насколько полно модель охватывает все релевантные доказательства, поддерживающие ее ответ. Высокий показатель полноты означает, что модель не упускает важные детали. В свою очередь, точность атрибуции оценивает, насколько корректны и уместны указанные доказательства. Высокая точность свидетельствует о том, что модель не приводит ложные или нерелевантные сведения. Сочетание высокой полноты и точности позволяет судить о надежности и обоснованности ответов модели, а также о ее способности к ответственному использованию информации.
Результаты оценки качества атрибуции с использованием метрики MURGAT-SCORE демонстрируют различный уровень производительности моделей в зависимости от используемого набора данных. На базе знаний WorldSense модели достигают показателя в 69.2 балла, что свидетельствует о достаточно высокой способности связывать ответы с релевантными источниками информации. Однако, применительно к более сложной задаче Video-MMMU, где требуется атрибуция ответов на вопросы, связанные с видеоконтентом, этот показатель снижается до 56.9. Данное различие подчеркивает важность учета специфики каждого набора данных при оценке эффективности моделей и указывает на необходимость дальнейшей работы над улучшением их способности к точному и полному обоснованию ответов в различных контекстах.
Разработанная система оценки демонстрирует впечатляющую согласованность с экспертными оценками человека, достигая коэффициента корреляции до 0.97 при измерении охвата. Это свидетельствует о высокой надежности и валидности предложенного подхода к оценке качества атрибуции. Полученные результаты подтверждают, что автоматизированная система способна эффективно выявлять и оценивать релевантные доказательства, поддерживающие конкретные утверждения, что делает её ценным инструментом для проверки и улучшения моделей, генерирующих объяснения. Высокая степень соответствия с человеческим восприятием позволяет утверждать, что данная оценка отражает истинное качество атрибуции, а не просто статистическую схожесть с произвольными данными.
Будущие направления: Эффективность рассуждений и когнитивная нагрузка
Оптимизация глубины рассуждений является ключевым фактором для повышения эффективности и масштабируемости искусственного интеллекта. Исследования показывают, что чрезмерные вычислительные затраты, известные как “усилие мышления”, могут негативно сказаться на производительности модели. Слишком глубокий анализ, требующий значительных ресурсов, приводит к замедлению обработки информации и снижению точности ответов. Вместо бесконечного углубления в детали, необходимо находить баланс между глубиной анализа и скоростью вычислений, фокусируясь на наиболее релевантных факторах и упрощая сложные задачи. Разработка алгоритмов, способных эффективно управлять вычислительными ресурсами и избегать излишних затрат, позволит создавать более производительные и масштабируемые системы искусственного интеллекта, способные решать широкий спектр задач.
Исследования показывают, что применение метода “Цепочки рассуждений” (Chain-of-Thought Prompting) существенно повышает способность языковых моделей не только давать ответы, но и демонстрировать ход своих мыслей. Данный подход заключается в том, чтобы побудить модель последовательно излагать этапы, приведшие к конечному решению, что делает процесс принятия решений более прозрачным и понятным. Это позволяет не просто получить результат, но и оценить логичность и обоснованность рассуждений модели, что особенно важно для задач, требующих высокой степени надежности и доверия, таких как медицинская диагностика или финансовый анализ. Такое детальное раскрытие процесса мышления способствует улучшению интерпретируемости модели и позволяет выявлять потенциальные ошибки или предвзятости в ее рассуждениях.
Дальнейшее развитие методов программной привязки, или “grounding”, представляется критически важным для создания надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта. Эти методы позволяют связать абстрактные символьные представления, используемые ИИ, с конкретными данными и опытом реального мира, обеспечивая тем самым более точную интерпретацию информации и принятие обоснованных решений. Вместо оперирования исключительно формальными правилами, такая привязка позволяет моделям учитывать контекст, избегать двусмысленностей и генерировать ответы, соответствующие реальным условиям. Именно это, в конечном счете, необходимо для преодоления ограничений существующих систем и создания ИИ, способного к самостоятельному обучению, адаптации и надежному функционированию в сложных и непредсказуемых средах. Успешная реализация программной привязки станет фундаментом для построения искусственного интеллекта, способного не только решать задачи, но и объяснять логику своих действий, что значительно повысит уровень доверия со стороны пользователей и позволит интегрировать ИИ в критически важные сферы жизни.
В конечном счете, современное развитие искусственного интеллекта направлено на создание моделей, способных не просто предоставлять верные ответы, но и демонстрировать логику, лежащую в основе этих ответов. Это означает, что ключевым аспектом становится не только точность, но и прозрачность процесса принятия решений. Разработка таких моделей предполагает, что алгоритм сможет четко и лаконично объяснить, как он пришел к определенному выводу, что позволит повысить доверие к системе и облегчить выявление потенциальных ошибок или предвзятостей. Способность к объяснению рассуждений является важным шагом на пути к созданию действительно надежных и полезных интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с человеком и решать сложные задачи.
Исследование, представленное в данной работе, фокусируется на проблеме обоснованности рассуждений у мультимодальных больших языковых моделей. Авторы предлагают метрику и бенчмарк MURGAT, стремясь выявить способность моделей не только давать ответы, но и указывать на конкретные фрагменты входных данных, которые послужили основой для этих ответов. В этом контексте, слова Винтона Серфа особенно актуальны: «Интернет — это величайший инструмент, когда-либо созданный человеком, но он также является величайшим средством для распространения глупости». Именно поэтому так важно, чтобы ответы моделей были не просто верными, но и обоснованными, чтобы избежать распространения недостоверной информации, основанной на неверной интерпретации данных.
Что дальше?
Представленный инструментарий, как и любой другой, лишь временно отсрочил неизбежное. Абстракции стареют, принципы — нет. Оценка способности моделей соотносить рассуждения с исходными данными — это, конечно, шаг вперед, но не панацея от галлюцинаций. Проблема не в том, чтобы найти «правильный» сегмент, а в том, чтобы понять, существует ли вообще адекватная связь между вопросом и ответом.
Каждая сложность требует алиби. Акцент на временной синхронизации — полезен, но ограничен. Необходимо исследовать не только где модель нашла подтверждение, но и как она его интерпретировала. Устойчивость к искажениям, шумным данным, неполной информации — вот где кроется истинный вызов. Оценка должна быть не просто количественной, но и качественной, учитывающей контекст и нюансы.
Будущие исследования должны сместиться от поверхностной атрибуции к глубокому пониманию причинно-следственных связей. Важнее не то, что модель говорит, а то, что она знает — или, скорее, думает, что знает*. Иначе мы просто усложняем механизм самообмана.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11509.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-13 11:34