Сверх цифр: как правильно оценивать и выбирать модели искусственного интеллекта
Бенчмарки помогают отслеживать прогресс искусственного интеллекта, но реальная эффективность проверяется на практике. Эксперты объясняют, как правильно выбирать модели.
Каждый месяц какая-либо компания, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, выпускает новую модель и заявляет, что она является лучшей в мире. Этот анонс обычно сопровождается таблицей с загадочными названиями тестов, которая демонстрирует, как новинка обходит конкурентов по всем параметрам. Эти тесты, называемые бенчмарками, служат основным инструментом для измерения возможностей систем ИИ. Но насколько точно они отражают реальное поведение моделей в повседневных задачах? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо разобраться, как устроены эти проверки. Бенчмарк представляет собой набор задач, нацеленных на оценку конкретных навыков. Некоторые тесты проверяют знания в таких областях, как математика и биология, с помощью вопросов с вариантами ответов, в то время как другие требуют выполнения практических задач, например исправления ошибок в коде. Сопоставляя результаты разных моделей в одинаковых условиях, исследователи могут отслеживать прогресс между версиями.
«У каждого бенчмарка есть конкретная цель. Он создан для измерения чего-то очень определенного, и каждый тест проверяет разные параметры», — объясняет Омер Нево, технический директор компании Irregular, которая разрабатывает оценочные тесты для ведущих мировых лабораторий ИИ. «Мы специализируемся на тестировании опасных возможностей. Иными словами, чем выше показатели в наших бенчмарках, тем больший теоретический ущерб способна нанести модель. В определенном смысле таких результатов порой лучше избегать. Успех в подобных тестах может потребовать отсрочки релиза или ограниченного доступа только для проверенных партнеров, как это делали OpenAI и Anthropic». Для разработчиков такие тесты служат инструментом отслеживания прогресса, помогая понять, в чем новая версия стала сильнее, а в чем сохраняются трудности. По словам Нево, модель с более высокими баллами обычно оказывается совершеннее, однако «прямого соответствия один к одному между бенчмарками и реальным применением не существует».
Проблема утечки данных в обучающие выборки
Одной из главных проблем измерения остается предотвращение предварительного знакомства модели с ответами. Нево отмечает, что системы ИИ обучаются на колоссальных объемах данных, собираемых в том числе из интернета. Когда вопросы тестов, ответы на них или подробные объяснения решений публикуются в открытом доступе, они неизбежно попадают в тренировочные массивы. «Таким образом модель учится сдавать экзамен вместо того, чтобы усваивать знания», — поясняет эксперт. «В результате на бенчмарке модель выглядит потрясающе и справляется со всем, но на аналогичных задачах с другими формулировками она терпит неудачу». Одним из способов решения этой проблемы является сохранение конфиденциальности тестов. Как отмечает Нево, все больше организаций переходят на закрытые проверки, которые они запускают самостоятельно, не публикуя полный перечень вопросов. Это снижает риск предварительного попадания ответов в обучающие материалы, но порождает другую сложность: у исследователей и общественности остается меньше возможностей самостоятельно проверить, что именно измерялось и как формировался итоговый балл.
Выход за рамки стандартных метрик
Даже если модель не имела доступа к ответам заранее, со временем любой тест теряет свою актуальность. По мере того как системы совершенствуются и начинают решать практически все задачи, различать их возможности становится все труднее. Именно поэтому данная сфера требует постоянной разработки новых бенчмарков — достаточно сложных, но проверяющих действительно важные навыки. Слишком сложная задача вызовет сбой у всех моделей и не даст полезной информации. Когда компания представляет новую линейку результатов, стоит обратить внимание на то, в каких именно областях фиксируется прогресс и насколько они актуальны для конкретного пользователя. Преимущество в тестах по программированию может заинтересовать разработчиков программного обеспечения, но оно не гарантирует, что модель станет лучше писать тексты. Нево рекомендует искать в публикациях те показатели, которые ближе всего к вашим реальным сценариям использования.
Также стоит критически оценивать количество бенчмарков, которые компания решает продемонстрировать публике. По словам Нево, некоторые разработчики предпочитают умалчивать о результатах в тех тестах, где они не занимают лидирующих позиций. «Если компания публикует совсем немного бенчмарков, это явный сигнал о том, что дела у нее идут не лучшим образом», — подчеркивает он. Тем не менее даже впечатляющие баллы не заменяют личного тестирования. «Видеть, что модель побеждает в бенчмарках, — это хороший знак, но это значительно менее точный показатель, чем собственная проверка на практике», — резюмирует эксперт. Помимо тестовых баллов, при выборе инструмента необходимо учитывать удобство интерфейса, стоимость и ограничения на использование.
Цуф Бар Ор, создатель контента в сфере ИИ и технический директор Super8, сравнивает выбор платформы с покупкой автомобиля: «Если мне нужно ездить на дальние расстояния, я не буду покупать гоночный болид». Он подчеркивает важность оценки времени отклика и лимитов использования. «Я хочу, чтобы модель была не просто самой мощной в мире, но и работала бесперебойно в рамках моего бюджета». Для оценки того, как инструмент ведет себя в повседневной работе, Бар Ор советует следить за обсуждениями в профильных сообществах, например в сети X. «Поскольку технологии меняются с огромной скоростью, ничто не заменит коллективное мнение пользователей». Тем не менее любые восторженные отзывы в сети должны проходить личную проверку. В качестве отправной точки Нево предлагает использовать собственные прошлые задачи: взять старые запросы, на которых ИИ ранее давал сбои, и протестировать их на новой модели, заранее определив критерии успешности результата.
