LLM ошибаются, потому что отвечают слишком рано
Знакомая ситуация: вы задаете вопрос ИИ, получаете быстрый и уверенный ответ. Но не совсем о том: формально он выглядит правильно, но по сути – нет. Кажется, нашли проблему (а значит, решение). Как это обнаружили, почему так происходит , а главное – что с этим делать на практике?
См. пояснение схемы ниже.
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Контекст
Большие языковые модели (LLM) за последние годы стали заметно умнее: лучше рассуждают, лучше пишут, лучше объясняют. Но вместе с этим всё чаще проявляется странный эффект: чем дольше диалог, тем выше шанс, что ответы деградируют.
Как только появились бенчмарки* для многошаговых диалогов, выяснилось: проблема часто не в знаниях модели, а в том, что она слишком рано “закрывает” неопределённость ответом.
Бенчмарк — это стандартный тест, который проверяет не знания модели, а её поведение в диалоге.
Недавний бенчмарк, изучающий поведение моделей в диалоге, зафиксировал системную особенность: LLM недо-уточняют запросы и преждевременно переходят к ответу, даже когда данных явно недостаточно.
Что значит «модель недо-уточняет»?
Речь не о том, что модель «не знает». Речь о том, как она ведёт себя в диалоге.
1) Делает вид, что поняла
Вместо того чтобы задать уточняющий вопрос («что именно вы имеете в виду?»), модель выбирает наиболее вероятную интерпретацию — и сразу отвечает. Для пользователя это выглядит как уверенность. На деле — это догадка, замаскированная под понимание.
2) Торопится: заточена на то, чтобы «дать быстрее ответ»
Модель обучена быть полезной здесь и сейчас. Поэтому она оптимизируется не на «понять задачу», а на «дать связный ответ как можно быстрее». В результате: * ответ появляется быстро, * выглядит логично, * но часто не попадает в реальный запрос.
3) Наказание за беспомощность
Модели буквально наказываются за фразы вроде «мне нужно больше информации». Уточнение выглядит как слабость, а не как шаг к качеству. Вместо того чтобы спрашивать, модель учится угадывать.
Почему это важно понимать правильно?
Проблема не в том, что «модели тупые». И не в том, что «нужно лучше писать промпты» (хотя нужно). Проблема в том, что мы ожидаем от ИИ поведения хорошего собеседника, а он ведёт себя как система, оптимизированная на быстрый и правдоподобный ответ.
Хороший собеседник уточняет. LLM слишком часто делают вид, что уже все поняли.
Новый бенчмарк фиксирует важный сдвиг: ключевая проблема LLM сегодня – не недостаток знаний, а стратегия ответа.
Пока модели оптимизированы на «ответить сейчас», а не «понять сначала», глубина диалога будет проигрывать скорости. И это уже не вопрос одной модели – это вопрос всей парадигмы взаимодействия с ИИ.
Что с этим делать на практике?
Рисунок выше – иллюстрация уточнения в взаимодействиях пользователя с LLM. Верхний пример показывает недостаточно уточненный ответ, который не отражает намерения пользователя, в то время как нижний пример демонстрирует эффективное уточнение посредством дополнительных вопросов, приводящее к удовлетворению пользователя. Ответ пользователя может содержать противоречивую или нечеткую информацию, обозначенную красным и серым цветом соответственно.
Несколько простых привычек в запросах заметно снижают промахи:
1) Явно разрешайте уточнения
«Если данных не хватает — задай 2–3 уточняющих вопроса перед ответом.»
2) Фиксируйте цель и формат
«Мне нужен X (план / вывод / решение) в формате Y, при ограничениях Z.»
3) Просите перечислить допущения
«Перед ответом перечисли, что ты предполагаешь, если я не уточнил(а).»
4) Добавляйте проверку понимания «Сначала перескажи задачу одним предложением, потом отвечай.»
5) Разделяйте черновик и точный ответ
«Сначала вопросы и неизвестные, потом финальный ответ.»
Это не усложняет работу — наоборот, возвращает диалог к человеческой логике.
И как видим, этот рецепт работает для всех моделей и подтверждается как человеческой оценкой, так и оценкой самих LLM.