Когда ИИ молчит или врёт: Каталог проблем больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование систематизирует основные типы сбоев, возникающие при реальном использовании мощных систем искусственного интеллекта, выявляя расхождение между лабораторными показателями и практической надёжностью.

"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

Предложена система классификации пятнадцати типов отказов в приложениях на основе больших языковых моделей, а также принципы разработки более устойчивых и поддерживаемых систем.

Несмотря на стремительное внедрение больших языковых моделей (LLM) в критически важные приложения, понимание их поведения в реальных условиях остается ограниченным. В работе, озаглавленной ‘A System-Level Taxonomy of Failure Modes in Large Language Model Applications’, представлена систематизированная классификация из пятнадцати скрытых режимов отказов, возникающих при использовании LLM в практических системах. Ключевым результатом является демонстрация существенного разрыва между показателями, полученными на стандартных бенчмарках, и фактической стабильностью и надежностью LLM в рабочих процессах. Каким образом можно преодолеть эти ограничения и создать LLM-системы, отличающиеся не только высокой производительностью, но и устойчивостью к дрифту, ошибкам и экономическим издержкам?

Неуловимые Режимы Отказа в Больших Языковых Моделях

Несмотря на беспрецедентные возможности, которые предлагают большие языковые модели (LLM), они оказываются удивительно хрупкими и склонными к незаметным сбоям при реальном использовании. Эта уязвимость проявляется не как случайные ошибки, а как систематические недостатки, возникающие даже при незначительных изменениях во входных данных или условиях эксплуатации. В отличие от традиционных программных систем, где неисправность часто очевидна, LLM могут давать правдоподобные, но ошибочные ответы, что делает выявление проблем особенно сложным. Эта кажущаяся надежность, подкрепленная способностью генерировать связный текст, может создавать ложное чувство безопасности и препятствовать ответственному внедрению подобных технологий в критически важные приложения.

Анализ показывает, что кажущиеся случайными сбои в работе больших языковых моделей (LLM) на самом деле обусловлены пятнадцатью четко выделяемыми режимами отказа, затрагивающими области рассуждений, интерпретации входных данных и функционирования системы. Эти режимы не являются единичными ошибками, а представляют собой систематические недостатки в обработке информации. Например, модель может испытывать трудности с пониманием нюансов контекста, делать логически некорректные выводы или неверно обрабатывать неоднозначные запросы. Выявление этих конкретных режимов отказа позволяет перейти от общей диагностики проблем к целенаправленной разработке стратегий смягчения последствий и повышению надежности LLM в реальных условиях эксплуатации, что критически важно для успешной интеграции этих технологий в различные сферы применения.

Традиционные метрики оценки, широко используемые для проверки производительности больших языковых моделей (LLM), зачастую не способны выявить скрытые уязвимости и тонкие ошибки в их работе. Эти метрики, ориентированные на общую точность, могут маскировать систематические недостатки в рассуждениях, интерпретации входных данных и стабильности системы. В результате создается иллюзия надежности, что препятствует полноценной и безопасной интеграции LLM в критически важные приложения. Исследования показывают, что модели, демонстрирующие высокие результаты по стандартным тестам, могут неожиданно давать сбой в реальных сценариях, что подчеркивает необходимость разработки более чувствительных и всесторонних методов оценки, способных выявить и устранить эти скрытые слабые места.

Таксономия Слабостей Больших Языковых Моделей

Недавно разработанная систематическая таксономия классифицирует такие ошибки, как “галлюцинации” и “логическая непоследовательность”, как ошибки рассуждений. Этот подход позволяет выявить системные недостатки во внутренней когерентности больших языковых моделей (LLM). Классификация подчеркивает, что данные сбои не являются случайными, а свидетельствуют о фундаментальных проблемах в процессах логического вывода и поддержания внутренней согласованности при генерации текста. Выделение этих ошибок в отдельную категорию “ошибок рассуждений” позволяет более точно анализировать причины их возникновения и разрабатывать стратегии для улучшения надежности и предсказуемости LLM.

Уязвимости, связанные с потерей контекста и чувствительностью к неоднозначным запросам, классифицируются как недостатки, обусловленные входными данными и контекстом. Данные недостатки проявляются, когда языковая модель не может правильно интерпретировать или удерживать информацию, представленную во входных данных, или когда неоднозначность в запросе приводит к непредсказуемым результатам. Для смягчения этих проблем необходима тщательная разработка запросов (prompt engineering), включающая четкую и однозначную формулировку, а также валидация входных данных для обеспечения их соответствия ожидаемым форматам и требованиям. Эффективное использование техник, таких как добавление релевантного контекста в запрос и использование ограничений на длину ответа, может значительно повысить надежность и предсказуемость работы модели.

Проблемы, связанные с эксплуатацией больших языковых моделей (LLM), такие как «смещение версий», «смещение данных» и «деградация, вызванная стоимостью», демонстрируют сложность поддержания стабильной производительности в реальных условиях. «Смещение версий» относится к снижению качества работы LLM после обновления модели или ее компонентов. «Смещение данных» возникает из-за несоответствия между данными, на которых обучалась модель, и данными, которые она обрабатывает в рабочей среде, что приводит к ухудшению точности и релевантности ответов. «Деградация, вызванная стоимостью» проявляется в снижении качества работы LLM из-за преднамеренного уменьшения вычислительных ресурсов или объема данных, используемых для ее функционирования, с целью снижения операционных расходов. Все эти факторы подчеркивают необходимость постоянного мониторинга, переобучения и адаптации LLM к изменяющимся условиям эксплуатации.

Стратегии Повышения Надежности

Применение методов канонизации входных данных — это превентивная мера, направленная на повышение устойчивости языковых моделей к незначительным вариациям во входных запросах. Канонизация подразумевает приведение входных данных к стандартному формату, например, удаление лишних пробелов, приведение регистра к единому, замену синонимов или унификацию форматов дат и чисел. Это позволяет модели корректно обрабатывать запросы, даже если они содержат небольшие отклонения от ожидаемого формата, снижая вероятность ошибок и повышая общую надежность системы. Процесс канонизации не изменяет семантическое значение запроса, но делает его более предсказуемым для последующей обработки.

Внедрение слоёв верификации в конвейеры больших языковых моделей (LLM) предполагает добавление промежуточных проверок на каждом этапе обработки. Эти слои предназначены для выявления и исправления ошибок в рассуждениях на ранних стадиях, предотвращая их распространение по всей цепочке обработки. Верификация может включать проверку соответствия выходных данных ожидаемым форматам, оценку логической согласованности, или подтверждение соответствия заданным ограничениям. Применение слоёв верификации способствует повышению внутренней согласованности LLM и снижению вероятности получения некорректных или противоречивых результатов, особенно в сложных задачах, требующих многоступенчатого рассуждения.

Непрерывный мониторинг с использованием систем наблюдаемости является критически важным для выявления и оперативного реагирования на возникающие проблемы. Такие системы позволяют отслеживать ключевые показатели производительности и обнаруживать ошибки при вызове инструментов (Tool Invocation Errors), которые могут возникать из-за некорректной интеграции или изменений в API. Кроме того, системы наблюдаемости позволяют выявлять ухудшение производительности, вызванное смещением данных (Data Drift) — изменением статистических свойств входных данных, что приводит к снижению точности и надежности модели. Регулярный анализ метрик, логов и трассировок позволяет своевременно обнаруживать отклонения от нормального поведения и принимать меры по их устранению, обеспечивая стабильную работу и предсказуемость системы.

Создание Надежных Систем на Основе LLM

Выявление и устранение скрытых режимов отказа больших языковых моделей (LLM) имеет решающее значение для их успешного внедрения в критически важные области, такие как здравоохранение, финансы и системы автономного управления. Нестабильность в работе LLM может привести к серьезным последствиям, особенно в сценариях, требующих высокой степени надежности и точности. Например, ошибочная диагностика в здравоохранении или неверные финансовые прогнозы могут иметь катастрофические последствия. В контексте автономных систем, сбои в работе LLM могут привести к авариям и угрозе жизни. Поэтому, помимо повышения общей производительности, необходимо уделять первостепенное внимание надежности и устойчивости LLM, чтобы обеспечить их безопасное и эффективное использование в реальных условиях.

Переход от акцента исключительно на показатели производительности к приоритету надёжности и устойчивости представляется ключевым для широкого внедрения больших языковых моделей. В настоящее время оценка LLM часто основывается на достижении высоких результатов в определенных задачах, однако стабильность и предсказуемость работы в реальных условиях остаются недостаточно изученными. Для завоевания доверия пользователей и обеспечения безопасного использования в критически важных областях, таких как здравоохранение или финансы, необходимо разработать метрики и методы оценки, которые отражают способность модели стабильно функционировать даже при незначительных изменениях входных данных или в условиях неопределенности. Повышение устойчивости к “шуму” и обеспечение предсказуемости результатов — это не просто техническая задача, но и необходимое условие для формирования долгосрочного доверия к технологиям искусственного интеллекта.

Исследования показали значительную нестабильность в оценке больших языковых моделей (LLM), особенно при использовании LLM в качестве «судьи» для проверки ответов других моделей. Вплоть до 48.4% вердиктов, вынесенных LLM-оценщиком, могут быть изменены при повторной проверке, что указывает на существенные проблемы с надежностью текущих методик оценки. Данный феномен демонстрирует разрыв между показателями производительности, наблюдаемыми в стандартных бенчмарках, и реальной устойчивостью LLM к незначительным изменениям во входных данных или контексте. Необходимость разработки более надежных и стабильных методов оценки становится критически важной для обеспечения доверия к LLM и их успешного внедрения в приложениях, требующих высокой степени надежности, таких как здравоохранение и финансы.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что системы на основе больших языковых моделей подвержены множеству отказов, выходящих за рамки простого снижения производительности. Эти отказы, классифицированные в рамках предложенной таксономии, часто коренятся не в отдельных ошибках, а в самой природе систем, подверженных дрейфу и галлюцинациям. В этом контексте примечательна мысль Блеза Паскаля: «Все проблемы человека проистекают из того, что он не умеет спокойно сидеть в комнате». Подобно тому, как человек испытывает беспокойство, если не находит покоя, системы, лишенные надлежащей наблюдаемости и механизмов адаптации, не могут достойно стареть, и их кажущаяся стабильность может быть лишь отсрочкой неизбежного. Предложенные принципы разработки направлены на создание систем, способных к долгосрочному существованию в постоянно меняющейся среде.

Что дальше?

Представленная систематизация режимов отказа в приложениях, основанных на больших языковых моделях, обнажает парадокс: показатели, демонстрируемые в лабораторных условиях, не гарантируют надежности во времени. Любая архитектура, лишенная учета неизбежного дрейфа и галлюцинаций, обречена на хрупкость. Время — не просто метрика оценки, но и среда, в которой системы неизбежно стареют. Задержка в признании этой истины — это цена, которую приходится платить за иллюзию контроля.

Дальнейшее развитие требует не только улучшения самих моделей, но и переосмысления принципов построения систем. Наблюдаемость — необходимый, но недостаточный элемент. Необходимо разработать инструменты, способные предсказывать и смягчать последствия дрейфа, а также механизмы самодиагностики, позволяющие моделям признавать собственные ошибки. Архитектура, лишенная истории собственных неудач, обречена повторять их вновь.

В конечном итоге, вопрос заключается не в том, чтобы создать идеально надежную систему — это недостижимая цель. Скорее, речь идет о создании систем, способных достойно стареть, адаптироваться к изменяющимся условиям и извлекать уроки из собственных ошибок. Каждая задержка в принятии этого принципа — это цена, которую придется заплатить за иллюзию вечной молодости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19933.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-26 18:35