ИИ в финансах: как распознать ложь?

от

Автор: Денис Аветисян

Новый метод позволяет выявлять галлюцинации больших языковых моделей, используемых в финансовом секторе, с высокой точностью.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
При заданном уровне покрытия, метод ECLIPSE демонстрирует существенно более низкий уровень галлюцинаций, достигая снижения на 92% по сравнению с базовым методом, основанным только на энтропии - 3,3% против 43,3% при покрытии в 30%.
При заданном уровне покрытия, метод ECLIPSE демонстрирует существенно более низкий уровень галлюцинаций, достигая снижения на 92% по сравнению с базовым методом, основанным только на энтропии — 3,3% против 43,3% при покрытии в 30%.

Разработана платформа ECLIPSE, использующая теорию информации для оценки достоверности ответов ИИ при работе только с API-доступом и снижающая количество галлюцинаций на 92%.

Несмотря на впечатляющую беглость, большие языковые модели склонны к галлюцинациям — выдаче недостоверной информации, что ограничивает их применение в критически важных областях, включая финансы. В работе, озаглавленной ‘Detecting AI Hallucinations in Finance: An Information-Theoretic Method Cuts Hallucination Rate by 92%’, предложен фреймворк ECLIPSE, основанный на информационно-теоретическом подходе, который позволяет выявлять галлюцинации путем анализа соответствия между неопределенностью модели и качеством доступных доказательств. Показано, что ECLIPSE снижает частоту галлюцинаций на 92% и обеспечивает высокую точность обнаружения, используя лишь API-доступ к моделям. Возможно ли масштабировать данный подход для повышения надежности LLM в различных предметных областях и естественных сценариях использования?

Пределы Токено-Уровневого Рассуждения

Несмотря на значительный прогресс в масштабировании языковых моделей, проблема фактической точности и склонность к «галлюцинациям» — генерации правдоподобной, но ложной информации — остается актуальной. Даже самые крупные и сложные модели нередко выдают утверждения, не подкрепленные реальными данными или противоречащие общеизвестным фактам. Этот феномен демонстрирует, что простое увеличение объема обучающих данных и количества параметров не гарантирует надежности и достоверности генерируемого текста. Модели, хоть и способны создавать грамматически верные и стилистически связные предложения, зачастую оперируют лишь поверхностными закономерностями языка, не обладая глубоким пониманием мира и способностью к критическому анализу информации. В результате, даже при уверенном изложении, сгенерированный текст может содержать неточности, искажения или полностью вымышленные факты, что ставит под вопрос его применимость в задачах, требующих высокой степени достоверности.

Традиционные методы выявления галлюцинаций в языковых моделях часто опираются на анализ логарифмических вероятностей токенов — по сути, на оценку вероятности каждого слова в последовательности. Однако исследования показывают, что эффективность этих методов резко снижается при использовании менее информативных прокси — альтернативных способов оценки правдоподобия текста. Это указывает на фундаментальное ограничение подхода, основанного исключительно на поверхностном анализе токенов. Вместо оценки внутренней согласованности и логичности рассуждений, модель оценивает лишь статистическую правдоподобность отдельных слов, что делает ее уязвимой к генерации правдоподобных, но фактически неверных утверждений, особенно в ситуациях, когда статистические данные ограничены или нерелевантны. Таким образом, полагаться исключительно на вероятности токенов недостаточно для надежного выявления галлюцинаций и требует разработки методов, способных оценивать глубину и корректность рассуждений.

Хрупкость существующих методов обнаружения галлюцинаций в языковых моделях указывает на необходимость смещения акцента с поверхностной оценки вероятности отдельных токенов на анализ лежащего в основе процесса рассуждения. Вместо простого сопоставления слов, требуется разработка подходов, способных выявлять логические несоответствия и оценивать последовательность аргументов, используемых моделью для генерации текста. Такой переход позволит не просто фиксировать факт неверной информации, но и понимать, как модель пришла к ошибочному заключению, что открывает возможности для создания более надежных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта. Исследования в этом направлении направлены на моделирование когнитивных процессов, таких как дедукция и индукция, для повышения способности моделей к критическому мышлению и генерации достоверных знаний.

Анализ распределения признаков показывает, что галлюцинаторные ответы характеризуются повышенной семантической энтропией, сниженной эффективной ёмкостью и отрицательным приростом ёмкости, что свидетельствует о игнорировании доказательств.
Анализ распределения признаков показывает, что галлюцинаторные ответы характеризуются повышенной семантической энтропией, сниженной эффективной ёмкостью и отрицательным приростом ёмкости, что свидетельствует о игнорировании доказательств.

За Пределами Вероятности: Оценка Использования Доказательств

Эффективное рассуждение в моделях искусственного интеллекта предполагает не только генерацию правдоподобных ответов, но и демонстрацию их обоснованности релевантными доказательствами. Простая генерация ответа, даже если он кажется логичным, недостаточна; необходимо подтверждение того, что ответ вытекает из предоставленной информации. Это означает, что модель должна уметь отслеживать и демонстрировать, какие части входных данных послужили основанием для конкретного вывода, обеспечивая прозрачность и возможность проверки процесса рассуждения. Отсутствие такой поддержки затрудняет оценку надежности и достоверности полученных результатов, особенно в критически важных приложениях.

Декомпозиция перплексии представляет собой эффективный метод анализа использования доказательств языковыми моделями. Суть подхода заключается в разделении общей вероятности ответа на компоненты, соответствующие вкладу каждого фрагмента доказательств. Это позволяет количественно оценить, насколько каждое доказательство ограничивает распределение вероятностей возможных ответов. В частности, рассчитывается $P(A|E)$, где $A$ — ответ, а $E$ — совокупность доказательств. Разложение позволяет определить, какие части доказательств наиболее существенно влияют на выбор ответа моделью и выявить потенциальные недостатки в процессе рассуждений, например, игнорирование релевантной информации или чрезмерная зависимость от нерелевантных данных.

Основой данного подхода является оценка логарифмической вероятности ($Log-Likelihood$), которая позволяет количественно оценить степень, в которой представленные доказательства ограничивают распределение возможных ответов. Логарифмическая вероятность, по сути, измеряет, насколько вероятно наблюдение конкретного ответа при условии заданных доказательств. Более высокая логарифмическая вероятность указывает на более сильную связь между доказательствами и ответом, а также на более узкое и определенное распределение вероятностей возможных ответов. Таким образом, анализ логарифмической вероятности позволяет определить, насколько эффективно модель использует представленные данные для сужения пространства решений и формирования обоснованного ответа.

Анализ обученных коэффициентов показывает, что декомпозиция перплексии (LQELQE, ratio, ΔL) является доминирующим фактором обнаружения, подтверждая роль использования доказательств, при этом неожиданно высокий положительный коэффициент pmax указывает на нетривиальную зависимость.
Анализ обученных коэффициентов показывает, что декомпозиция перплексии (LQELQE, ratio, ΔL) является доминирующим фактором обнаружения, подтверждая роль использования доказательств, при этом неожиданно высокий положительный коэффициент pmax указывает на нетривиальную зависимость.

ECLIPSE: Моделирование Неопределенности и Доказательств

Фреймворк ECLIPSE представляет собой новую методологию, явно моделирующую компромисс между семантической энтропией (неопределенностью) и ёмкостью доказательств (информативностью) в языковых моделях. В основе подхода лежит предположение, что качественное рассуждение требует баланса между представлением неопределенности в знаниях и способностью модели опираться на релевантные доказательства. В то время как высокая семантическая энтропия может указывать на способность модели учитывать различные интерпретации, низкая ёмкость доказательств означает, что модель не может эффективно использовать доступную информацию для поддержки своих выводов. ECLIPSE позволяет оценить этот баланс, предоставляя более детальное представление о сильных и слабых сторонах языковых моделей в процессе рассуждения.

Фреймворк ECLIPSE предлагает более надежную и детализированную метрику оценки качества рассуждений языковых моделей за счет комбинирования семантической энтропии и емкости доказательств. Традиционные метрики часто не учитывают как неопределенность модели, так и количество релевантной информации, используемой для обоснования ответа. ECLIPSE решает эту проблему, измеряя $Semantic Entropy$ как степень неопределенности в предсказаниях модели, и $Evidence Capacity$ — как объем и релевантность извлеченных фактов, поддерживающих вывод. Комбинация этих двух показателей позволяет ECLIPSE более точно оценивать не только правильность ответа, но и уверенность модели, а также обоснованность ее рассуждений, что особенно важно для приложений, где точность и надежность имеют первостепенное значение.

Для реализации данной системы требуется извлечение фактов (Fact Extraction) для определения релевантных доказательств, а также декомпозиция перплексии (Perplexity Decomposition) для количественной оценки их влияния на результат. В ходе тестирования на финансовых задачах вопрос-ответ (QA) достигнута площадь под кривой ROC (AUC) в 0.89, что демонстрирует эффективность предложенного подхода к моделированию неопределенности и доказательств в языковых моделях.

Модель ECLIPSE демонстрирует значительно более высокую точность (AUC 0.89) в решении задач финансового QA по сравнению с базовой линией, основанной только на энтропии (0.50), что подтверждается затенённой областью на графике ROC-кривых.
Модель ECLIPSE демонстрирует значительно более высокую точность (AUC 0.89) в решении задач финансового QA по сравнению с базовой линией, основанной только на энтропии (0.50), что подтверждается затенённой областью на графике ROC-кривых.

Повышение Надежности: Калибровка и Методы Обнаружения

В рамках разработки ECLIPSE особое внимание уделяется улучшению калибровки моделей, что позволяет более точно оценивать достоверность генерируемых ответов. Традиционно, языковые модели часто склонны к завышению или занижению своей уверенности, что затрудняет надежную интерпретацию результатов. ECLIPSE внедряет методики, позволяющие согласовать предсказанную уверенность модели с фактической точностью ответов. Это достигается путем анализа вероятностных оценок, выдаваемых моделью, и их корректировки на основе внутренней и внешней информации. В результате, система способна выдавать не только ответы, но и адекватную оценку их надежности, что критически важно для приложений, требующих высокой степени достоверности, таких как медицинская диагностика или финансовый анализ. Повышенная калибровка способствует более ответственному использованию генеративных моделей и снижает риск принятия ошибочных решений на основе недостоверной информации.

Разработанная платформа ECLIPSE не просто предлагает новые методы обнаружения галлюцинаций, но и объединяет существующие подходы, такие как SelfCheckGPT и Semantic Entropy Probes, в единую, последовательную систему. Вместо разрозненных инструментов, ECLIPSE предоставляет унифицированный фреймворк, позволяющий комплексно оценивать надежность генерируемых ответов. Такой подход обеспечивает более точную диагностику и выявление случаев, когда модель отклоняется от фактических данных или предоставленного контекста, повышая общую достоверность и полезность создаваемого контента. Единая принципиальная основа позволяет гибко комбинировать различные методы обнаружения, адаптируя систему к специфическим требованиям конкретных задач и типов данных.

Особое значение в рамках ECLIPSE уделяется использованию доказательств, что делает систему особенно эффективной в контексте систем генерации с поиском и расширением знаний (RAG). В таких системах, где критически важна связь с внешними источниками информации, ECLIPSE демонстрирует значительное снижение галлюцинаций — на 92% при покрытии всего 30% релевантных данных — по сравнению с методами, основанными исключительно на оценке энтропии. Данный подход позволяет значительно повысить достоверность генерируемых ответов, поскольку система акцентирует внимание на подтверждающих доказательствах, полученных из внешних источников, а не только на статистических закономерностях в данных обучения.

Сравнение коэффициентов GPT-3.5-turbo и Claude-3-Haiku показывает, что при отсутствии реальных логарифмических вероятностей коэффициенты снижаются на 90-96%, а знак ΔL меняется, что подтверждает, что ECLIPSE работает непосредственно с логарифмическими вероятностями.
Сравнение коэффициентов GPT-3.5-turbo и Claude-3-Haiku показывает, что при отсутствии реальных логарифмических вероятностей коэффициенты снижаются на 90-96%, а знак ΔL меняется, что подтверждает, что ECLIPSE работает непосредственно с логарифмическими вероятностями.

Представленная работа демонстрирует элегантность подхода к выявлению галлюцинаций в больших языковых моделях. Разложение перплексии, предложенное авторами, позволяет оценить не только неопределенность модели, но и качество представленных доказательств. Это соответствует стремлению к математической чистоте и доказуемости алгоритмов. Как говорил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство открывать закономерности, скрытые в хаосе». В данном исследовании, разложение перплексии позволяет увидеть закономерности в кажущемся хаосе генерируемых языковой моделью ответов, выявляя несоответствия между уверенностью модели и фактическим содержанием, что критически важно для применения в финансовой сфере.

Что Дальше?

Представленный подход, безусловно, представляет собой шаг вперёд в обнаружении галлюцинаций в больших языковых моделях. Однако, следует помнить: снижение частоты галлюцинаций на 92% — это, скорее, констатация факта о текущей архитектуре моделей, нежели фундаментальное решение проблемы. Если решение кажется магией — значит, не раскрыт инвариант. Настоящая элегантность заключается в математической доказуемости, а не в эмпирическом снижении ошибки на тестовом наборе данных.

Очевидным направлением для будущих исследований является расширение области применения предложенного метода за пределы финансовой сферы. Более того, необходимо исследовать, как ECLIPSE может быть адаптирован для работы с моделями, доступ к которым ограничен или вообще отсутствует. Устойчивость к “шуму” в данных и способность к обобщению на новые, непредставленные ранее сценарии, остаются открытыми вопросами.

В конечном итоге, задача не в том, чтобы просто “залатать” галлюцинации, а в том, чтобы понять, почему они возникают на фундаментальном уровне. Истинное решение потребует более глубокого понимания принципов работы языковых моделей и, возможно, разработки принципиально новых архитектур, свободных от склонности к выдумыванию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03107.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-04 08:25