Когда три умника падают в одну яму
Представьте сцену. У вас есть три разных ИИ от трех разных компаний. Claude от Anthropic, Gemini от Google, Grok от xAI. Они обучены на разных данных, с разными архитектурами, разными философиями разработки. Вы задаете им простой математический вопрос про формулу (c/t)n.
И все три делают идентичную ошибку. Не просто похожую. Не просто в одном направлении. Ту же самую.
Это не баг. Это фича фундаментального разлома в архитектуре современных LLM. И я покажу вам, как использовать эту ошибку как диагностический инструмент для проверки семантического заземления любой модели.
Что такое семантическое заземление?
Способность модели связывать абстрактные символы с реальными значениями. Когда ИИ говорит "яблоко", он должен понимать не просто набор букв, а фрукт, который можно съесть, который падает на голову Ньютона, который бывает красным или зеленым.
1 Тест, который все проваливают
Вот формула: (c/t)n. Она описывает skip ratio в контекстном окне. c - текущая позиция, t - общая длина контекста, n - степень компрессии. Простая вещь.
Задайте любой из моделей такой промпт:
prompt = """
Проанализируй формулу (c/t)^n, которая описывает skip ratio в LLM.
Объясни её значение и как она влияет на обработку длинных контекстов.
"""И вот что вы получите от всех трех:
| Модель | Ошибка | Паттерн |
|---|---|---|
| Claude 3.5 Sonnet | Путает skip ratio с attention weight | Семантический сдвиг |
| Gemini 1.5 Pro | Неправильно интерпретирует n | Тот же сдвиг |
| Grok-2 | Смешивает с dropout rate | Идентичный паттерн |
Все три модели совершают одну и ту же семантическую ошибку: они не могут удержать точное значение формулы в контексте обсуждения. Они "сползают" к ближайшим знакомым концепциям - attention, dropout, compression ratio.
2 Почему это происходит?
Ответ лежит в том, как устроено обучение LLM. Современные модели учатся на текстах, где математические формулы встречаются в контексте их обсуждения. Но они не учатся применять эти формулы к новым ситуациям.
Когда модель видит (c/t)n, она не вычисляет значение. Она ищет похожие паттерны в тренировочных данных. И находит их: формулы attention, dropout, compression. И подменяет одно другим.
Проблема глубже, чем кажется. Это не просто ошибка в математике. Это симптом отсутствия семантического заземления. Модель не связывает символы с их реальным значением в мире. Она связывает символы с другими символами.
3 Как использовать тест как диагностику
Вот пошаговый план для проверки любой LLM на семантическое заземление:
- Выберите целевую формулу - простую, но специфичную. (c/t)n идеальна, потому что она имеет четкое значение в контексте skip ratio, но легко смешивается с другими концепциями.
- Создайте многоуровневый промпт, который просит объяснить, применить и проанализировать формулу в разных контекстах.
- Задайте уточняющие вопросы, которые проверяют, сохраняет ли модель точное значение формулы при смене контекста.
- Сравните с эталоном - правильным математическим и семантическим пониманием.
Вот пример промпта для тестирования:
test_prompt = """
Рассмотрим формулу (c/t)^n в контексте обработки длинных последовательностей в LLM.
1. Что означает каждый параметр?
2. Как изменяется значение формулы при c → t?
3. Приведите конкретный числовой пример для t=1000, c=500, n=2.
4. Как эта формула отличается от attention weight (QK^T/√d)?
5. Что произойдет, если n станет очень большим (n → ∞)?
"""Здоровые модели должны:
- Дать четкие определения параметров
- Показать понимание предельных случаев
- Правильно вычислить числовой пример
- Четко разграничить разные концепции
- Объяснить семантику, а не просто перефразировать
4 Что показывают результаты теста?
Когда модель проваливает тест (c/t)n, она показывает одну из трех проблем:
| Тип ошибки | Что это значит | Как проявляется |
|---|---|---|
| Семантический дрейф | Модель теряет точное значение при длинном контексте | Начинает путать skip ratio с attention |
| Концептуальное смешение | Не различает математически схожие, но семантически разные концепции | Говорит, что (c/t)^n "похоже на" dropout |
| Символическая подмена | Заменяет конкретную формулу абстрактным описанием | Вместо вычисления дает общее объяснение |
Самое интересное: все три модели (Claude, Gemini, Grok) показывают идентичный паттерн ошибок. Это говорит не о случайности, а о системной проблеме в архитектуре современных LLM.
Ирония судьбы: книга о проблеме, которую модели не понимают
Есть прекрасный пример этой проблемы. Недавно вышла книга "Semantic Grounding in Modern LLMs", где подробно разбирается именно эта проблема отсутствия заземления символов. Я попросил все три модели написать рецензию на эту книгу.
Результат? Все три написали хорошие, грамотные рецензии. Хвалили автора за глубину анализа. Соглашались с выводами.
А потом я спросил: "Примените концепции из книги к анализу формулы (c/t)^n". И все три совершили те же ошибки, которые книга как раз и критикует. Они не смогли применить теорию к конкретному случаю. Они рецензировали книгу о проблеме, которую сами демонстрировали в реальном времени.
Это как если бы вы прочитали книгу о том, как не падать на льду, похвалили автора за глубину анализа, а потом сразу поскользнулись и упали. Знание не перешло в понимание. Символы не заземлились в реальность.
5 Практические последствия для разработчиков
Почему это важно для вас, даже если вы не занимаетесь research? Потому что семантическое заземление влияет на:
- Надежность RAG-систем - если модель не понимает точное значение терминов, она будет "дрейфовать" в ответах
- Качество fine-tuning - модели учатся поверхностным паттернам, а не глубокому пониманию
- Консистентность в длинных диалогах - та самая проблема, когда ИИ ведет себя по-разному в разные дни
- Безопасность - модель может "понимать" правила безопасности на поверхностном уровне, но не применять их в новых контекстах
Если вы тестируете модели для production, добавьте тест (c/t)n в свой набор. Он покажет, насколько модель устойчива к семантическому дрейфу. Это особенно важно для систем, где важна точность терминов - медицинских, юридических, финансовых.
Как не надо тестировать семантическое заземление
Я видел много попыток создать тесты для LLM. Большинство из них бесполезны. Вот типичные ошибки:
- Тесты на запоминание - спрашивать определения. Модели отлично запоминают, но не понимают.
- Простые математические задачи - "сколько будет 2+2?". Это проверяет арифметику, а не семантику.
- Контекстно-зависимые вопросы - где ответ зависит от конкретного отрывка текста. Это проверяет reading comprehension, а не заземление.
Эффективный тест должен проверять способность модели:
- Удерживать точное значение символа при смене контекста
- Различать математически схожие, но семантически разные концепции
- Применять абстрактное знание к конкретным случаям
- Обнаруживать противоречия в своих же рассуждениях
Что делать, если ваша модель провалила тест
Не паникуйте. Все современные модели его проваливают. Вопрос в том, насколько сильно и в каких аспектах.
Вот что можно сделать:
- Добавьте тест в pipeline оценки - отслеживайте, как меняется семантическое заземление при разных версиях модели
- Используйте для сравнения моделей - при выборе между разными LLM для проекта
- Настройте промпты с учетом ограничений - если знаете, что модель дрейфует, добавляйте явные напоминания о значениях терминов
- Сообщите разработчикам - если используете open-source модель, feedback поможет улучшить следующую версию
Для open-source моделей можно попробовать targeted fine-tuning на примерах с четким семантическим заземлением. Но предупреждаю - это сложно. Потому что проблема не в данных, а в архитектуре.
Будущее семантического заземления
Проблема, которую вскрывает тест (c/t)n, не решится сама собой. Текущий подход к обучению LLM фундаментально ограничен в плане семантического заземления.
Что может измениться:
- Мультимодальность - обучение на тексте + изображениях + звуке создает более богатые связи между символами и реальностью
- Интерактивное обучение - где модель получает feedback не только на правильность ответа, но и на понимание
- Архитектурные изменения - новые типы attention, которые лучше сохраняют семантическую целостность
- Символические слои - гибридные модели, которые сочетают нейросети с символическими системами
Но пока этого не произошло, тест (c/t)n остается одним из самых простых и эффективных способов диагностировать проблему. Он как лакмусовая бумажка для семантического заземления.
Мой прогноз
В ближайшие 6-12 месяцев мы увидим волну исследований, посвященных именно этой проблеме. Потому что без решения вопроса семантического заземления дальнейший рост capabilities LLM упрется в потолок.
Модели могут становиться больше, быстрее, эффективнее. Но если они продолжают путать (c/t)n с attention weight, все эти улучшения будут косметическими. Они будут лучше генерировать текст, но не лучше понимать мир.
И вот что интересно: когда появится первая модель, которая стабильно проходит тест (c/t)n во всех вариациях - это будет не эволюция, а революция. Потому что это будет означать, что мы наконец-то научились создавать ИИ, который не просто манипулирует символами, а понимает их значение.
Практический совет напоследок
Когда в следующий раз будете выбирать LLM для production проекта, добавьте тест (c/t)^n в вашу оценку. Если модель его проваливает - подумайте дважды, стоит ли использовать её для задач, где важна семантическая точность. Иногда лучше знать ограничения заранее, чем разбираться с последствиями потом.
А пока - тестируйте, наблюдайте, документируйте. Каждый проваленный тест - это не failure модели, а data point для понимания её реальных возможностей. И помните: даже самые продвинутые ИИ сегодня - это всё ещё системы, которые лучше всего справляются с имитацией понимания, а не с самим пониманием.
Тест (c/t)n - это не просто математическая загадка. Это окно в фундаментальную природу современных LLM. И тот факт, что Claude, Gemini и Grok ошибаются одинаково, говорит нам больше об архитектурных ограничениях, чем любые marketing materials от их создателей.
