Антон Белявский
Проблема фрагментарной когерентности в генеративных языковых моделях при обработке протяженных контекстов: архитектурные и методологические решения

Синопсис доклада: Почему большие языковые ИИ «теряют нить» при работе с большими текстами и как это исправить

Проблема : Современные большие языковые модели ( ИИ вроде DeepSeek) плохо справляются с комплексным редактированием ( полной переработкой ) больших документов , таких как статьи или книги . Когда пользователь просит их проанализировать длинный текст и полностью его переписать , ИИ часто дает лишь отрывочные фрагменты с отсылками типа « а здесь вы сами допишите » . Вместо цельного нового документа он перекладывает задачу по сборке на человека . Это называется проблемой фрагментарной когерентности ( ситуации , когда части текста не складываются в логичное целое ).

Главные причины :

1. Архитектурная ( « железная » ): У ИИ есть « окно контекста » — ограниченная « оперативная память » для обработки текста за раз . Информация из конца запроса для него важнее , чем из начала . Он не умеет « редактировать в уме » уже написанное , а только генерирует новое дальше .

2. Обучающая : ИИ учили предсказывать следующее слово в книгах и статьях из интернета , а не выполнять сложные , многошаговые инструкции по переделке больших текстов .

3. Методологическая ( со стороны пользователя ): Люди часто дают ИИ слишком длинные и расплывчатые задания , не оставляя ему « места для размышлений » ( токенов на ответ ).

Предлагаемые решения :

1. Для создателей ИИ будущего :

Внедрить иерархическое внимание — чтобы ИИ сначала работал не с каждым словом , а с « конспектами » разделов , как человек по плану статьи . Сделать динамическую память — чтобы ИИ сам подгружал в « оперативку » нужные части текста по мере работы , а не держал всё сразу . Добавить специальные команды для редактирования ( например , токены [ НАЧАТЬ _ РЕДАКТИРОВАТЬ _ ГЛАВУ _2]), которые переключали бы ИИ в особый « режим правки » .

2. Для пользователей сегодняшних ИИ ( как DeepSeek):

Использовать стратегическое чанкирование — разбивать большой текст на логические части ( чанки ) и обрабатывать их по отдельности с помощью специального , детального шаблона - запроса ( мастер - промпта ), который объясняет общую цель и контекст . Применять технику « обратного конструирования » — сначала заставить ИИ составить подробный план текста , затем — план его переделки , и только потом писать по новому плану . Это превращает творческую задачу в более контролируемую .

3. Для улучшения обучения ИИ :

Дообучать модели на специальных примерах , где есть длинный текст , сложная инструкция по его изменению и идеально переписанный результат . Использовать обучение с подкреплением — создать « модель - критика » , которая будет оценивать и « вознаграждать » ИИ не за грамотность , а именно за целостность и связность всего созданного текста .

Итог : Чтобы ИИ научился по - настоящему глубоко работать с большими текстами , нужно двигаться в трёх направлениях одновременно : менять внутреннее устройство моделей , развивать грамотные методы общения с ними и пересматривать подходы к их обучению . Только тогда можно будет говорить о редакторском интеллекте , сопоставимом с человеческим .

Аннотация: В данном докладе исследуется фундаментальная (базовая, основная) проблема, возникающая при взаимодействии пользователя с крупно-масштабными языковыми моделями (большими ИИ-системами для работы с языком, такими как DeepSeek) (LLM), при работе с документами, размер которых сопоставим или превышает эффективное окно контекста модели (максимальный объем текста, который модель может «помнить» за один раз). Проблема проявляется в потере когерентности (связности, логической целостности): модель, получая инкрементальные (пошаговые, дополнительные) инструкции по модификации документа, не производит его полной ревизии (пересмотра, переработки), а вместо этого генерирует (создает) новые фрагменты со ссылками на неизмененные предыдущие части, перекладывая задачу их интеграции (объединения в единое целое) на пользователя. Мы анализируем корневые (главные, основные) причины, лежащие в архитектурных (связанных со строением) ограничениях механизма внимания (компонента модели, который определяет, на какие слова в тексте ей нужно «обращать внимание») и процедуры вывода (процесса генерации ответа). Далее предлагается многоуровневое решение, включающее 1) адаптацию архитектуры через иерархическое внимание (многоуровневую систему «внимания») и динамический контекст (изменяющийся объем «памяти»), 2) разработку специализированных методов инженерии промптов (искусства составления запросов к ИИ) и чанкирования (разбиения текста на части), 3) введение новых парадигм (подходов, моделей) обучения с подкреплением (RL) (метода обучения ИИ через систему «вознаграждений» за правильные действия) для оптимизации глобальной (общей, всей) когерентности. Доклад завершается предложением протокола (стандартной процедуры) для эмпирической (основанной на опыте и эксперименте) валидации (проверки) представленных методов.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.