Współautorka benchmarku OneRuler: nie pokazaliśmy wcale, że język polski jest najlepszy do promptowania

OneRuler to wielojęzyczny benchmark (zestaw testów) służący do oceny, jak dobrze modele językowe radzą sobie z przetwarzaniem bardzo długich tekstów. Porównano w nim, jak różne modele AI radzą sobie z wyszukiwaniem informacji w 26 różnych językach.

Media obiegła niedawno wiadomość, że "język polski jest najlepszy do promptowania". To nie jest wniosek z naszych badań - dementuje Marzena Karpińska z Microsoft, współautorka pracy, z której polskie media zbyt pochopnie wyciągnęły taki wniosek.

Wprawdzie, średnio rzecz biorąc, w benchmarku modele AI najlepiej radziły sobie z językiem polskim, różnice te jednak nie były znaczne pomiędzy językiem polskim a angielskim, a wynik nie został przez autorów pracy wyjaśniony. W polskojęzycznych mediach podsumowujących te analizy pochopnie wyciągnięto z tych badań wnioski, że "język polski jest najlepszy do promptowania".

Marzena Karpińska z Microsoft, współautorka badania, zapytana przez PAP, czy to prawda, że według tej pracy polski język jest najlepszy do promptowania, odpowiedziała: - Nie. Wcale tego nie badaliśmy. Stworzyliśmy narzędzie do diagnozowania modeli językowych, sprawdzające, jak dobrze są one w stanie wydobyć informacje z bardzo długich tekstów.

Wyjaśniła, że zadanie, jakie otrzymywały różne modele w ramach benchmarku, polegało na czymś w rodzaju odszukania igły w stogu siana: w książkę w danym języku włożono jakieś zdanie z informacją. A model - poinstruowany w tym samym języku - musiał właśnie to zdanie wskazać jako prawidłową odpowiedź. W edytorach tekstowych czy przeglądarkach z tego typu zadaniem radzi sobie zwykła funkcja CTRL+F (znajdź w dokumencie). Modele AI jednak nie mają jej wbudowanej.

Inne zadanie w ramach benchmarku polegało na opracowaniu listy najpopularniejszych słów z książki.

- Spodziewaliśmy się, że modele w wielu językach będą miały 100 proc. skuteczności. Nie miały. Zauważyliśmy, że modele zaczynają błądzić zwłaszcza wtedy, kiedy w instrukcji przypominaliśmy, że odpowiedź może nie być zawarta w wyszukiwanym tekście. A wtedy model powinien napisać, że odpowiedzi brak - powiedziała współautorka badania. Na tym zadaniu skuteczność znacznie spadała zapewne dlatego, że wymagało ono użycia całego kontekstu, a nie tylko przeszukania książki.

Tym, co mogło zaważyć na tym, jaki język wypadł w benchmarku najlepiej, mogła być metodologia, a konkretnie - dobór lektur wykorzystywanych w próbach. Dla każdego języka wykorzystywano bowiem inną książkę.

I tak np. dla języka polskiego - informacje były wyszukiwane w 3. tomie książki "Noce i dnie", dla języka hiszpańskiego - w "Don Kichocie", dla angielskiego - w "Małych kobietkach", a dla niemieckiego w "Czarodziejskiej Górze". Nie były to więc te same teksty przetłumaczone na różne języki, ale zupełnie inne książki z różnych okresów historycznych. Możliwe więc, że to wcale nie język polski okazał się w czymś lepszy niż angielski, ale "Noce i dnie" okazały dla modeli z jakiegoś powodu łatwiejsze do przeczesania niż "Małe kobietki".

Badaczka wyjaśniła, że taki dobór książek wynikał z konieczności wyboru tekstów w każdym języku, do których prawa autorskie już wygasły.

- W badaniu tym jest tak dużo różnych czynników, że na pewno nie możemy na jego podstawie stwierdzić, że polski jest najlepszym językiem do "promptowania" - zapewniła Karpińska.

Zdaniem rozmówczyni PAP to, że żaden z modeli nie osiągnął 100 proc. skuteczności w tak prostym zadaniu, powinno być przestrogą dla wszystkich użytkowników modeli językowych.

- Ludzie ładują do chata GPT całe góry dokumentów i zadają pytania o te treści. A trzeba pamiętać, że modele językowe ciągle jeszcze mają bardzo ograniczone zdolności przetwarzania tekstu. Czasami są niesamowicie dobre, a chwilę później - popełniają ogromne błędy. Trzeba pytać drugi raz, upewniać się w innym modelu. No i przede wszystkim trzeba uważać, jakie dokumenty się do modeli ładuje, szczególnie jeśli chodzi o treści wrażliwe i prywatność - zakończyła badaczka.

Praca OneRuler została zrecenzowana i zaprezentowana w październiku br. na konferencji naukowej CoLM (Conference on Language Modeling).

Ludwika Tomala (PAP)

lt/ bar/ ktl/