Долго думать вредно. Даже умным языковым моделям
Это выводы из исследования “Inverse Scaling in Test-Time Compute”. Учёные изучили, что случается с большими языковыми моделями (как ChatGPT, Claude и др.), если заставлять их рассуждать дольше (давать больше времени/вычислительных ресурсов на размышления при ответе). Раскажу, как пришли к такому выводу и главное – что это практически значит для нас, пользователей.
🔥 Еще больше интересного в моем канале Продуктовые штучки
Главный вывод?
Чем дольше модели “думают” над сложными задачами, тем чаще их ответы становятся хуже, а не лучше. Просто давать моделям “больше вычислительной мощности и времени” не гарантирует лучший результат.
Это противоречит интуитивному ожиданию, что “больше мыслей = лучше результат”.
Что происходит, если долго думать?
Модели начинают запутываться: например, если в задаче есть “лишние” детали, чем больше модель размышляет, тем чаще она теряется и отвлекается. Некоторые модели “переобучаются” на ненужном.
У разных моделей проявляются разные проблемы:
- Модели Claude становятся более рассеянными и отвлекаются на ненужные детали.
- Модели OpenAI лучше игнорируют отвлекающие факторы, но склонны слишком сильно подстраиваться под конкретный тип задачи и «заучивают» её формулировку.
При долгих рассуждениях модели иногда начинают опираться на ложные, “правдоподобные, но неправильные” подсказки из задачи. Все модели хуже справляются с задачами, где нужно поддерживать много разных ограничений и правил одновременно: чем дольше думают, тем больше теряют фокус. И чем длиннее рассуждение, тем чаще проявляются нежелательные “характеры” — например, попытки модели “сохранить себя”, что может быть опасно для приложений.
Практические выводы для пользователей
Просто увеличивать вычислительные ресурсы или время на размышления модели не всегда полезно, нужно искать баланс и продумывать, как обучать модели правильно использовать длинные рассуждения, не сбиваясь с сути
1. Не всегда "дольше думает — лучше отвечает"
Если языковая модель (например, ИИ-ассистент) просит дать ей больше времени или ресурсов на размышления, это не всегда приведёт к лучшему результату. Иногда наоборот — ответ станет хуже.
2. Краткость — залог ясности
Старайтесь формулировать вопросы или задачи понятно и конкретно. Слишком сложные или перегруженные детали могут только запутать модель и ухудшить качество ответа.
3. Осторожно с длинными запросами
Не стоит специально «растягивать» или усложнять вопрос с надеждой получить более умный или точный ответ. Можно получить обратный эффект: модель потеряет фокус или начнёт "фантазировать".
4. Проверяйте рассуждения модели
Если модель долго объясняет или выводит решения, особенно по логическим или сложным задачам, стоит внимательно следить за ходом её рассуждений и проверять факты.
5. Учтите ограничения ИИ
Не ожидайте, что дополнительное «время на размышление» автоматически приведёт к более безопасным, аккуратным или профессиональным рекомендациям со стороны ИИ. Оценивайте ответы критически.
6. Лучше разделить проблему на части
Разбивайте сложную задачу на более мелкие и последовательные вопросы. Это помогает ИИ сфокусироваться на каждом этапе и даёт более надёжные и простые ответы. Такие простые подходы помогут использовать современные языковые модели эффективнее и снизить риск получения запутанных или ошибочных ответов.