.svg)
Большие языковые модели (LLMs) широко применяются в различных сферах, но часто сталкиваются с проблемой игнорирования инструкций. Это снижает точность и надёжность их ответов. В этой статье мы рассмотрим причины такого поведения — от архитектурных ограничений до сложности запросов — и предложим проверенные решения, которые помогут получить более точные результаты.
Источник новости: https://www.unite.ai/why-large-language-models-skip-instructions-and-how-to-address-the-issue/
Один из ключевых вызовов, стоящих перед пользователями больших языковых моделей (LLMs), заключается в том, что модели часто пропускают часть инструкций, особенно когда они длинные или состоят из нескольких шагов. Это приводит к неполным или неточным результатам, снижая доверие к системам ИИ.
LLMs обрабатывают входной текст как последовательность токенов — минимальных единиц текста, таких как слова или символы. Модель читает эти токены по порядку, начиная с начала. В результате первые инструкции получают больше внимания, в то время как последующие могут быть проигнорированы. Это связано с ограниченной способностью внимания: по мере увеличения длины ввода внимание рассеивается, особенно в отношении последних частей текста. Такое явление известно как информационная диляция.
Кроме того, модели имеют ограничение на количество токенов, которые они могут обработать (например, 2048 токенов). Всё, что превышает этот лимит, автоматически отбрасывается, включая инструкции, расположенные в конце запроса.
Когда инструкции многосоставные, перекрываются или противоречат друг другу, модели испытывают трудности. Они могут попытаться выполнить все задания одновременно, что приводит к размытым или противоречивым ответам. Это увеличивает вероятность того, что часть инструкций будет проигнорирована. Также проблемы возникают, если инструкции сформулированы нечетко или расплывчато — модели труднее понять, что именно от неё требуется.
Большие языковые модели обучаются на обширных корпусах, в которых преобладают простые, одноступенчатые инструкции. Сложные и многошаговые команды встречаются реже, и поэтому модели «предпочитают» выполнять то, что ближе к их обучающим данным. Кроме того, как и люди, LLMs склонны «терять фокус» при чтении длинных или повторяющихся текстов, особенно когда количество обрабатываемых токенов увеличивается.
Исследования показывают, что даже незначительные изменения в формате или структуре инструкций могут существенно повлиять на способность модели их выполнять. Плохо структурированные запросы, без четкого разделения шагов (например, без нумерации или маркированных списков), усложняют модели задачу распознавания отдельных инструкций. Это увеличивает риск их слияния или пропуска.
Согласно данным SIFo Benchmark 2024, даже передовые модели, такие как GPT-4 и Claude-3, испытывают трудности при выполнении последовательных инструкций, особенно если они длинные или сложные. Исследование выделяет три основные проблемы:
Технические особенности архитектуры LLMs, включая механизм внимания и фиксированные ограничения на токены, играют ключевую роль в пропуске инструкций. Чем длиннее и сложнее ввод, тем выше вероятность, что модель «упустит» отдельные шаги, особенно те, которые расположены ближе к концу текста.
Большие языковые модели (LLMs) обрабатывают входной текст как последовательность токенов — минимальных единиц текста. Механизм внимания, используемый моделью, определяет приоритетность этих токенов при генерации ответа. Однако внимание не бесконечно: на начальные части текста модель уделяет больше внимания, а ближе к концу — меньше. Это приводит к явлению «разбавления информации», особенно в длинных или многозадачных подсказках, где последние инструкции могут быть полностью проигнорированы.
Также модели имеют жесткие лимиты на количество токенов (например, 2048 токенов для некоторых версий), и если ввод превышает этот предел, оставшиеся инструкции просто обрезаются и не учитываются.
Когда модели предоставляют сразу несколько инструкций, особенно если они перекрываются или противоречат друг другу, модель может «растеряться»: она пытается ответить на всё сразу, но в итоге выдаёт частичные или нечеткие ответы. Это часто приводит к тому, что часть инструкций остается неучтенной. Кроме того, если инструкции сформулированы нечетко или двусмысленно, модели трудно понять, что именно от неё требуется, что также увеличивает вероятность пропуска.
Исследования показывают, что даже незначительные изменения в структуре подсказки могут существенно повлиять на то, насколько точно модель следует инструкциям. Подсказки без четкой структуры, например, без нумерации или маркированных пунктов, усложняют восприятие и увеличивают вероятность того, что модель объединит инструкции или проигнорирует некоторые из них. Языковые модели чувствительны к способу представления информации, поэтому правильное форматирование — ключевой элемент эффективного взаимодействия.
Во время обучения LLMs чаще сталкиваются с простыми, одношаговыми инструкциями и реже — со сложными, многошаговыми задачами. Это формирует у модели склонность отдавать предпочтение простым инструкциям, аналогичным тем, что встречались в обучающих данных. В результате, при столкновении с последовательными или сложными задачами модель может выполнять только начальные шаги, игнорируя последующие.
Если в одном запросе задать модели пять инструкций подряд, велика вероятность, что она сосредоточится только на первых двух, а оставшиеся проигнорирует. Это напрямую связано с последовательной обработкой токенов и ограничениями её внимания.
Одним из ключевых исследований, посвящённых оценке способности больших языковых моделей (LLMs) следовать пошаговым инструкциям, стал бенчмарк Sequential Instructions Following (SIFo) 2024. Этот тест оценивает модели на задачах, требующих поэтапного выполнения последовательных инструкций, включая модификацию текста, ответы на вопросы, математические задачи и соблюдение правил безопасности. Каждая последующая инструкция зависит от правильного выполнения предыдущей, что позволяет проверить способность модели следовать полному набору указаний.
Результаты SIFo показали, что даже передовые модели, такие как GPT-4 и Claude-3, испытывают трудности с полным и корректным выполнением всех инструкций, особенно если они длинные или сложные. Исследование выделяет три основных проблемы, с которыми сталкиваются LLMs при работе с последовательными инструкциями:
Хотя методы, такие как инженерия промптов и дообучение моделей, улучшают способность следовать инструкциям, они не решают проблему полностью. Использование обучения с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF) также способствует улучшению, но модели всё ещё испытывают трудности при работе с многошаговыми и сложными задачами.
Исследования показывают, что ключевыми техническими причинами пропуска инструкций являются:
На основе аналитических данных были выработаны конкретные рекомендации по повышению точности следования инструкциям:
Эти выводы подчеркивают важность как правильной подачи инструкций, так и дальнейшего развития архитектур LLMs для достижения полной и точной обработки многошаговых запросов.
Один из наиболее эффективных способов уменьшить вероятность пропуска инструкций — разбивать длинные или многошаговые задачи на отдельные фрагменты. Вместо того чтобы включать сразу несколько инструкций в одном запросе, их следует подавать поэтапно. Например, вместо запроса: «Сделай краткий пересказ текста, выдели ключевые моменты, предложи улучшения и переведи на французский», лучше разделить его на несколько шагов. Это помогает модели удерживать внимание и снижает риск пропуска шагов.
Форматирование инструкций с помощью нумерованных списков или маркеров делает структуру запроса более понятной. Каждая задача воспринимается как отдельная единица, что увеличивает вероятность того, что модель выполнит все пункты. Визуальные подсказки, такие как отступы, заголовки и разделение по пунктам, помогают модели различать задачи и выполнять их последовательно.
Инструкции должны прямо указывать на необходимость выполнения всех шагов. Избегайте двусмысленных или общих формулировок. Использование чётких указаний вроде: «Пожалуйста, выполните все три задачи ниже. Пропуск любого шага недопустим» помогает снизить вероятность неполного ответа.
Для задач, где особенно важны точность и полнота, рекомендуется отправлять каждую инструкцию как отдельный запрос. Хотя это может увеличить общее время взаимодействия, такой подход позволяет модели сосредоточиться на одной задаче за раз и снижает риск пропуска информации.
Для повышения эффективности при сохранении точности можно использовать комбинированные запросы с явным разделением инструкций. Например:
Также эффективна техника "цепочки размышлений" (chain-of-thought), при которой модель поэтапно рассуждает перед выдачей финального ответа. Это способствует последовательной обработке инструкций и уменьшает вероятность их пропуска.
Включение в запрос прямого напоминания о необходимости отвечать на все пункты помогает модели сосредоточиться на полноте ответа:
Не все языковые модели одинаково хорошо справляются с многошаговыми задачами. Рекомендуется протестировать различные модели, чтобы определить наиболее подходящую для конкретного типа инструкций. Дополнительно можно регулировать параметры генерации, такие как температура, максимальное количество токенов и системные подсказки, чтобы улучшить фокусировку модели.
Для повышения способности моделей следовать сложным инструкциям их можно дообучать на выборках с многошаговыми задачами. Использование техник, таких как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), также способно повысить точность выполнения.
В более сложных случаях интеграция внешних инструментов — API, специализированных плагинов или систем Retrieval Augmented Generation (RAG) — предоставляет дополнительный контекст и контроль, повышая надёжность и полноту ответов.
Одним из наиболее эффективных способов уменьшить вероятность пропуска инструкций LLM является разбиение длинного или многошагового запроса на более мелкие, сфокусированные сегменты. Предоставление одной или двух инструкций за раз помогает модели сохранить внимание и снижает риск упущения шагов.
Пример: вместо одного длинного запроса типа «Сделай краткое изложение текста, выдели основные моменты, предложи улучшения и переведи на французский», лучше разбить задачу на отдельные подзапросы.
Четкое и логичное форматирование инструкций существенно повышает вероятность того, что модель выполнит все задачи. Использование пронумерованных списков, маркеров и явного разделения шагов помогает LLM распознать каждую инструкцию как отдельную задачу. Это снижает риск слияния или игнорирования инструкций.
Пример:
Инструкция должна чётко указывать, что все шаги обязательны к выполнению. Необходимо избегать расплывчатых формулировок. Явные требования, такие как «Пожалуйста, выполните все три задачи ниже. Пропуск любого шага недопустим», повышают вероятность получения полного ответа.
Для задач, где точность и полнота особенно важны, рекомендуется отправлять каждую инструкцию как отдельный запрос. Хотя это увеличивает время взаимодействия, такой подход позволяет модели сосредоточиться на одной задаче и минимизирует риск пропуска инструкций.
Чтобы повысить эффективность работы с длинными запросами и избежать пропуска инструкций, можно использовать следующие техники:
Комбинирование связанных инструкций с явным форматированием: Разделение задач с помощью заголовков или нумерации и указание, что все пункты должны быть выполнены строго по порядку.
Метод chain-of-thought: Побуждение модели пошагово рассуждать при выполнении заданий помогает контролировать последовательность выполнения инструкций и снижает вероятность пропуска.
Пример:
«Прочитай текст ниже и выполни следующие задачи по порядку. Покажи ход выполнения:...»
Не все языковые модели одинаково хорошо справляются с многошаговыми задачами. Рекомендуется проводить тестирование различных моделей для выявления наиболее подходящих. Также следует оптимизировать параметры: температуру, максимальное количество токенов и системные подсказки, чтобы улучшить фокусировку и полноту ответов.
Повышение качества следования инструкциям возможно за счёт дообучения моделей на датасетах, содержащих последовательные и многошаговые инструкции. Применение техник вроде обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) также способствует улучшению.
Для сложных сценариев можно интегрировать внешние инструменты — API, плагины или системы Retrieval Augmented Generation (RAG), которые обеспечивают дополнительный контекст и контроль, повышая точность и надёжность ответов.
Несмотря на высокую мощность LLM, их точность в выполнении инструкций зависит от множества факторов. Понимание архитектурных ограничений, сложности запросов и роли формулировки позволяет пользователю добиваться лучших результатов. Используйте структурированный подход, разбивайте запросы и применяйте продвинутые техники, чтобы раскрыть весь потенциал современных языковых моделей.
.svg)
