Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на HackerNoon
Системи обробки мови, які використовують embedding-моделі, лежать в основі багатьох сучасних сервісів — від пошуку в Google до рекомендацій товарів в інтернет-магазинах. Вони перетворюють текст у числові вектори, що дозволяє аналізувати зміст слів і фраз за їх подібністю. Проте такі алгоритми мають суттєві обмеження, які можуть призводити до критичних помилок.
Попри високу точність у тестах, embedding-моделі нерідко провалюються у реальних умовах. Вони ігнорують важливі мовні маркери, як-от заперечення, великі літери чи цифри. Це викликає серйозні збої в медицині, фінансах, праві й інших сферах, де точність формулювань критично важлива.
Чому системи не розрізняють заперечення
Embedding-моделі часто не сприймають додавання слова «не» як зміну сенсу. Речення з протилежним змістом отримують майже однакову оцінку схожості. Це становить небезпеку для галузей, де неправильне тлумачення може спричинити фатальні наслідки, як-от медицина або судові процеси.
Причиною такого явища є надмірна орієнтація моделей на статистичну подібність, а не логічну структуру мови. Вони не розуміють контексту і не розрізняють причинно-наслідкові зв’язки. Це означає, що системи можуть подати протилежне за змістом твердження як однаково релевантне запиту.
Коли цифри втрачають значення
Навіть незначна зміна чисел у тексті не впливає на результат обчислення схожості. Наприклад, моделі не бачать суттєвої різниці між 2% та 20%, або між ціною $50 і $100. У фінансових чи фармацевтичних документах така байдужість до цифр здатна спричинити серйозні втрати.
Алгоритми embedding працюють із текстом як із шаблоном, а не як із джерелом точних даних. Вони не виділяють числа як особливо важливі об’єкти, тому легко плутають граничні значення або діапазони. У результаті користувач може отримати абсолютно неприйнятні відповіді на свої запити.
Проблема референтності в описах
Речення з протилежними просторовими орієнтаціями часто розпізнаються як ідентичні. Наприклад, «машина зліва від дерева» і «машина справа від дерева» можуть мати надзвичайно високий рівень схожості. Для логістики, навігації або опису нещасних випадків така плутанина може коштувати дорого.
Суть проблеми в тому, що моделі не враховують зміну референції — вони не оперують позиційною логікою. Їхня архітектура орієнтована на виявлення узагальнених зв’язків, а не на точну семантичну розшифровку кожної деталі. Відповідно, системи втрачають здатність розрізняти критично важливі елементи просторового контексту.
Неприйнятна нечутливість до граматики
Моделі часто не розрізняють активну і пасивну форму речень. Наприклад, «хтось перевів кошти» і «кошти були переведені» сприймаються як одне й те саме. У контексті юридичних або банківських документів це призводить до втрати суб’єкта дії, що унеможливлює правильну інтерпретацію подій.
Ще одна проблема — нездатність розрізняти контрафактичні конструкції, як-от «якби попит зріс, ціни б зросли» проти «якби попит зріс, ціни б знизились». Такі вислови описують протилежні сценарії, але embedding-моделі сприймають їх як схожі. Це руйнує логіку висновків у наукових або бізнесових аналізах.
Як уникати критичних помилок
Повна довіра до embedding-моделей у критичних системах може бути небезпечною. Для зменшення ризиків необхідно попередньо тестувати їх на мовних патернах реальних користувачів. Варто враховувати поширені помилки, як-от пропуски слів, орфографічні варіації та неправильне використання граматики.
Крім того, важливо комбінувати різні методи: поєднувати embedding з точними пошуковими правилами, ручною перевіркою або нейромережами, що спеціалізуються на контекстному аналізі. Впровадження сигналів впевненості в результатах також може попередити користувачів про потенційно неточні відповіді системи.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, чому всі інженерні моделі мають помилки і як вони залишаються корисними.
