ECLECTIC: Как Google обучает LLM говорить на разных языках

Что может быть лучше, чем дать возможность языковым моделям обмениваться своими знаниями? Именно это и задумали исследователи из Google Research, представив новый бенчмарк под названием ECLECTIC! И теперь мы ближе к пониманию, как большие языковые модели (LLM) могут использовать свои навыки в одном языке, чтобы дотянуться до ответов на другом.

Зачем это все нужно?

Итак, о чем же, собственно, речь? Оказывается, исследование фокусируется на том, как эффективно модели могут использовать знания, которые они «взяли на заметку», когда оперируют с одним языком, для решения языковых задач на других. Это что-то вроде интеллектуальной игры в "перепаси задание", где вы должны оказаться на высоте даже в ситуации, когда информации не хватает.

Как запускается процесс оценки?

Бенчмарк ECLECTIC включает в себя довольно интересные элементы. Ученые разработали вопросы на одном языке, на которые можно найти ответы в статьях Википедии. Но вот загвоздка! Эти вопросы затем переводят на языки, для которых аналогичных статей просто не существует. Таким образом, языковая модель сталкивается с необходимостью нестандартного мышления — она должна учиться опираться на знания, которые есть только в ее «предметной области», но отсутствуют в целевом языке.

Оценка моделей: Человеческие подходы против алгоритмов

Испытания показали, что даже самые продвинутые LLM, которые были протестированы, прилично споткнулись о задачу межъязыкового переноса знаний. Это ставит под сомнение все наши ожидания! Оказывается, даже у ИИ могут быть препоны на пути к жизни между культурами.

Интересно, что здесь вместо «нажмите A, B или C», наши модели сталкиваются с тестами на выбор, где дистракторы (неправильные варианты ответов) создаются с максимальной аккуратностью. Их уму непостижимо — правильный вариант должен быть явно отделен от уловок, которые кажутся почти правдоподобными. Это требует от они не просто угадывания, а истинного понимания на нюансах целевого языка.

Трудности перевода?

Каждый вопрос был тщательно спроектирован и адаптирован под культурные и языковые особенности 10 различных языков, включая наши родные — русский, хинди, японский и даже арабский. Здесь нет места формуле «перевести-решить-перевести обратно»; разработка была сделана так, чтобы такая стратегия сработала скомпрометированно.

А что об итогах?

Интересно, что самым успешным оказался Gemini 2.5 Pro, который, по утверждениям, достиг замечательной цифры в 52,6% общего успеха и внушительные 77,0% в коэффициенте удачного переноса знаний. Это вполне себе хорошая работа для модели, но вдобавок к этому даёт для размышлений — то ли Google готовит самую крутую модель, то ли они просто более бескомпромиссны в тестах? 😄

Выводы

Несмотря на успехи, текущие языковые модели все еще имеют путь к улучшению, когда речь идет о способности действительно переносить и применять знания на многих языках. Это как рассказывать анекдоты с подколами: нужно понимать не только контекст, но и культурные нюансы, чтобы рассказать на нужном уровне.

Исследование Google Research подчеркивает, что мы находимся на пороге большой работы. Если LLM не научатся ссылаться на разное, о каком взаимопонимании речь? Это лишь первые шаги, и до тех пор, пока языковые модели не научатся «чувствовать» языковые различия как часть настоящей общения, впереди будет много интересных приключений! 🌍✨

🟡Подробнее
🟡Paper

Давайте за оптимизацию и бездорожье в нейросетевых шашечках!

ECLECTIC: Как Google тестирует LLM на межъязыковом переносе знаний ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 687 px
Соотношение сторон.: 1280:687

Скачать

ECLECTIC: Как Google тестирует LLM на межъязыковом переносе знаний ver 1
Ширина: 1280 px
Высота: 296 px
Соотношение сторон.: 160:37

Скачать

ECLECTIC: Как Google тестирует LLM на межъязыковом переносе знаний ver 2
Ширина: 1280 px
Высота: 796 px
Соотношение сторон.: 320:199

Скачать

ECLECTIC: Как Google тестирует LLM на межъязыковом переносе знаний ver 3
Ширина: 1280 px
Высота: 803 px
Соотношение сторон.: 1280:803

Скачать

ECLECTIC: Как Google тестирует LLM на межъязыковом переносе знаний ver 4
Ширина: 1276 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 319:320

Скачать