Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Американская ассоциация содействия развитию науки (AAAS) решила проверить, может ли ChatGPT писать короткие научные заметки в стиле SciPak — это такие специальные брифы для журналистов, которые обычно готовит команда при журнале Science и сервисе EurekAlert.

Эксперимент длился целый год: с декабря 2023-го по декабрь 2024-го журналисты давали модели по одному–двум сложным научным исследованиям в неделю.

Задача была простая — пересказать их так, чтобы получилось удобно для коллег-журналистов: минимум терминов, чёткая структура и понятный контекст. В итоге ChatGPT обработал 64 работы.

Результат? В целом модель научилась «копировать» форму SciPak-заметки, но не дотянула по содержанию. По словам автора исследования, журналистки AAAS Абигейл Айзенштадт, тексты ChatGPT были слишком упрощёнными и часто неточными. Приходилось буквально перепроверять каждый факт, так что времени это отнимало не меньше, чем написать заметку с нуля.

 

Цифры тоже говорят сами за себя. Когда редакторов спросили, могли бы такие резюме затеряться среди настоящих SciPak-брифов, средняя оценка составила всего 2,26 балла из 5. «Увлекательность» текстов оценили ещё ниже — 2,14. И лишь одна работа за весь год получила от журналиста высший балл.

Чаще всего ChatGPT путал корреляцию и причинно-следственные связи, забывал упоминать важные ограничения исследований (например, что мягкие актуаторы работают очень медленно) и иногда слишком рассыпался в похвалах про «прорывы» и «новизну».

Авторы эксперимента подытожили: пока что ChatGPT не соответствует стандартам SciPak. Но полностью ставить крест на идее они не стали. AAAS отмечает, что к тестам можно вернуться, если модель серьёзно обновится. А в августе, напомним, как раз вышла GPT-5, в которой, к сожалению, нашли уязвимость.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru