AI Почему маленькие ошибки больших языковых моделей важнее, чем кажутся

[AI]

Даже самые сильные LLM иногда уверенно произносят факты, которых нет в источниках. В ответах на вопросы достаточно одного неверного слова, чтобы исказить смысл. Большинство проверок сегодня даёт лишь общий вердикт для всего ответа, и почти всё — по‑английски. Авторам PsiloQA было важно сделать наоборот: покрыть 14 языков и научиться находить не просто «неверный ответ», а точные фрагменты текста, где модель ошиблась.

Как устроен PsiloQA


Команда построила полностью автоматизированный пайплайн. Сначала GPT‑4o по фрагментам Википедии создаёт вопросы и эталонные короткие ответы разной сложности. Затем десятки разных LLM отвечают на те же вопросы уже без контекста — так проще спровоцировать уверенные, но необоснованные утверждения. После этого GPT‑4o сравнивает гипотезу модели с эталоном и исходным фрагментом и помечает точные участки ответа, где есть несоответствие. В финале работает фильтрация: удаляются странные вопросы, отказы отвечать и технические огрехи разметки. В итоге остаётся большой чистый корпус реальных, а не искусственно вставленных, ошибок.

Конвейер PsiloQA: от генерации многоязычных пар вопрос–ответ по Википедии до ответов без контекста, точечной разметки ошибок на уровне спанов и фильтрации низкокачественных случаев
Что внутри датасета


PsiloQA — это 14 языков, 63,8 тысяч примеров для тренировки и почти 3 тысячи в тесте. Английский здесь не доминирует: есть хинди, финский, каталонский, китайский, шведский, чешский, фарси, испанский, баскский, французский, итальянский, арабский, немецкий. Часто встречаются короткие галлюцинации длиной до нескольких слов — ровно та гранулярность, которую важно видеть в продуктивных сценариях. По тематикам лидируют география и спорт, но длинный хвост покрывает множество областей.

Пара иллюстративных ошибок: модель уверенно называет, что Лиллиан Рихтер родилась в 1932, хотя в тексте стоит 1915; «Blackpool Stadium» вместо правильного Bloomfield Road; «Amanita rubescens-Team» вместо Russula font-queri. Такие примеры показывают, почему нам нужна разметка на уровне спанов: ошибка в одном токене — и факт уже неверный.

Как сравнивали методы


Авторы проверили три класса подходов:

• 
  Оценка неопределённости по токенам. Это простые и быстрые методы, которые пытаются уловить неуверенность модели.
  
  
• 
  Энкодеры, обученные помечать неверные спаны на входе «контекст — вопрос — ответ». В работе обучали ModernBERT и многоязычный mmBERT.
  
  
• 
  Подходы с внешними знаниями и LLM‑верификаторами. Например, извлечение фактов и проверка с помощью GPT‑4o.
  

Оценивали по двум метрикам: площадь под кривой precision–recall (AP) и Intersection over Union (IoU) спанов на уровне символов. Первая показывает, насколько метод хорошо различает корректные и некорректные фрагменты, вторая — насколько точно попадает в границы ошибки.

Что получилось на практике

• 
  Быстрые меры неопределённости дают средний результат: они улавливают часть проблем, но плохо держат точные границы.
  
  
• 
  Самыми точными оказались энкодеры, специально обученные на PsiloQA. Особенно сильным вышел мультиязычный mmBERT: в 12 из 14 языков он лучший по обеим метрикам. Это подтверждает, что предобучение на многих языках помогает видеть ошибки даже там, где данные достаточно редки.
  
  
• 
  LLM‑проверка фактов с внешним знанием иногда даёт высокий AP, но страдает по IoU — сложно аккуратно очертить место ошибки.
  

Выяснилось и то, что мультиязычное обучение лучше, чем учить отдельную модель на каждый язык: один mmBERT переносится надёжнее и на близкородственные, и на отличные по письму языки. Ещё важнее — перенос за пределы самого PsiloQA. Модель, обученная только на английской части PsiloQA, существенно обогнала аналоги на англоязычных бенчмарках вроде Mu‑SHROOM и HalluEntity. При этом стоимость автоматической разметки PsiloQA составила около 535 долларов против примерно 3000 на сопоставимый объём ручной англоязычной разметки в RAGTruth.

Почему это важно


PsiloQA показывает, что можно масштабно и дёшево получать разметку реальных ошибок LLM на уровне отдельных фрагментов и сразу по многим языкам. Это снижает порог входа для исследователей и команд, которым нужен тонкий детектор фактических промахов, способный переноситься между языками и задачами. Да, аннотатор один и автоматический, а фокус — только QA по Википедии. Но качественные результаты и хорошая адаптация к разным доменам говорят, что подход уже сегодня практичен.

📜 Полная статья

💾 Код

***

Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram‑канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.