Финансовые ответы под прицетом: как выявлять уклончивость моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет более точно определять, когда языковые модели уклоняются от ответа на финансовые вопросы, используя консенсус между ними и оценку сильных моделей.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Снижение потерь в процессе обучения не всегда гарантирует повышение производительности на тестовых данных, что демонстрирует, будто использование оценок, полученных от независимого судейского механизма, действует как метод регуляризации.

Представлен датасет EvasionBench и методика оценки ответов на финансовые вопросы с использованием подхода ‘LLM-as-Judge’ и многомодального консенсуса.

Обнаружение уклончивых ответов в финансовых отчетах критически важно для прозрачности, однако прогресс в этой области сдерживается отсутствием масштабных эталонных наборов данных. В данной работе представлена EvasionBench: Detecting Evasive Answers in Financial Q&A via Multi-Model Consensus and LLM-as-Judge — новая база данных и многомодельный подход к аннотации с использованием LLM в качестве арбитра, позволяющие существенно повысить точность выявления уклончивых ответов за счет использования расхождений между сильными языковыми моделями для целенаправленной разметки данных. Достигнутая модель Eva-4B демонстрирует значительное превосходство над базовыми моделями и приближается к производительности передовых LLM при значительно меньших вычислительных затратах. Какие еще стратегии использования расхождений между моделями могут быть разработаны для улучшения качества данных и повышения надежности финансовых систем?

Неуловимость ответов: вызовы больших языковых моделей

В последнее время наблюдается растущая тенденция использования больших языковых моделей (БЯМ) для ответов на вопросы, однако эти системы нередко демонстрируют уклончивое поведение, избегая прямых ответов. Вместо предоставления конкретной информации, БЯМ могут прибегать к общим фразам, перефразированию вопроса или даже полному уклонению от ответа. Это проявляется в различных формах — от косвенных ответов и увиливаний до предоставления неполной или расплывчатой информации. Такая тенденция вызывает обеспокоенность, поскольку снижает надежность и полезность этих систем, особенно в ситуациях, требующих четких и однозначных ответов. Исследователи активно изучают причины этого явления, включая сложность задач, ограничения в данных обучения и внутренние механизмы принятия решений в БЯМ.

В финансовой сфере уклонение от прямых ответов со стороны больших языковых моделей представляет собой серьезную угрозу. Неспособность предоставить четкую и точную информацию может привести к ошибочным инвестиционным решениям, неправильной оценке рисков и, как следствие, к значительным финансовым потерям. Особенно критично это в ситуациях, требующих немедленной реакции на изменения рыночной конъюнктуры или при анализе сложных финансовых инструментов. Отсутствие однозначности в ответах может ввести в заблуждение как профессиональных трейдеров, так и частных инвесторов, что подчеркивает необходимость разработки надежных механизмов выявления и устранения подобных уклонений в системах, используемых для финансового анализа и консультирования.

Выявление уклонений от прямых ответов в больших языковых моделях представляет собой сложную задачу, требующую разработки надежных методов обнаружения. Существующие подходы часто сталкиваются с трудностями, поскольку уклонения могут проявляться в различных формах — от уклончивых формулировок и перефразирования вопроса до предоставления неполной или косвенной информации. Эффективные методы должны учитывать контекст запроса, семантическую близость ответа к ожидаемому и наличие признаков, указывающих на намеренное избегание прямого ответа. Разработка таких методов требует сочетания лингвистического анализа, машинного обучения и, возможно, даже экспертных оценок, чтобы обеспечить надежное определение уклонений и повысить доверие к ответам, предоставляемым языковыми моделями.

EvasionBench: эталонный набор данных для оценки уклонений

Представляем EvasionBench — новый набор данных, состоящий из 30 000 пар вопрос-ответ в финансовой сфере, разработанный для строгой оценки возможностей обнаружения уклонения от ответов. Набор данных предназначен для тестирования способности моделей выявлять попытки манипулирования или обхода ограничений при обработке финансовых запросов. EvasionBench предоставляет стандартизированную платформу для количественной оценки эффективности систем обнаружения уклонения, позволяя исследователям и разработчикам более точно измерять и улучшать их производительность в критически важных финансовых приложениях.

Для обеспечения надежной разметки данных в EvasionBench был применен подход, основанный на консенсусе нескольких больших языковых моделей (LLM). Вместо использования оценок одной модели, предсказания нескольких LLM были объединены. Это позволило снизить влияние потенциальных ошибок или предвзятости, присущих отдельным моделям, и сформировать более достоверные метки для каждой пары вопрос-ответ. Такой подход повысил устойчивость процесса разметки и обеспечил более высокую точность и надежность итогового набора данных.

Для повышения точности разметки и разрешения спорных случаев использовалась стратегия “LLM как судья”, в рамках которой Claude Opus 4.5 выступал в роли арбитра. В случаях, когда прогнозы различных языковых моделей не совпадали, Claude Opus 4.5 анализировал вопрос и ответ, принимая окончательное решение о правильности разметки. Данный подход позволил обеспечить консистентность и надежность размеченных данных, особенно в сложных и неоднозначных вопросах, требующих глубокого понимания финансовой тематики.

Для оценки качества разметки данных в EvasionBench использовалась статистическая метрика Коэна Каппа, значение которой составило 0.835. Согласно классификации Лэндиса и Коха, это значение указывает на «почти идеальное» согласие между аннотаторами $\kappa > 0.8$ . Высокое значение Коэна Каппа подтверждает надежность и консистентность разметки, что критически важно для объективной оценки систем обнаружения эвазии.

Наша система аннотации данных использует независимую оценку примеров моделями Claude Opus 4.5 и Gemini-3-Flash, а при возникновении разногласий окончательное решение принимает Claude Opus 4.5 в качестве арбитра.

Активное обучение: оптимизация разметки данных

Для повышения эффективности обучения моделей и снижения затрат на разметку данных использовались методы активного обучения. Данный подход позволяет целенаправленно выбирать наиболее информативные примеры для ручной аннотации, вместо случайной выборки. Это достигается за счет анализа неопределенности модели: примеры, в которых модель проявляет низкую уверенность или демонстрирует расхождения с другими моделями, приоритезируются для разметки. В результате, обучение на меньшем количестве размеченных данных обеспечивает сопоставимую или даже лучшую производительность, что существенно снижает общие затраты на создание и поддержку системы.

Для выбора наиболее информативных примеров для разметки мы использовали подход «query-by-committee» (запрос комитетом). Суть метода заключается в использовании нескольких больших языковых моделей (LLM) для оценки каждого примера. Примеры, по которым LLM демонстрируют разногласия в ответах, считаются наиболее неоднозначными и, следовательно, наиболее полезными для обучения. Разногласия указывают на случаи, где модели испытывают трудности с пониманием или интерпретацией входных данных, что делает эти примеры ценными для улучшения обобщающей способности модели обнаружения уклонений.

В дополнение к подходу “query-by-committee”, мы использовали методы выявления расхождений (disagreement mining) для определения примеров, по которым модели последовательно демонстрируют различные ответы. Этот подход позволяет сосредоточиться на неоднозначных случаях, требующих дополнительной разметки. Параллельно применялся метод отбора сложных примеров (hard sample mining), направленный на идентификацию вопросов, представляющих наибольшую сложность для всех моделей. Комбинация этих методов позволила оптимизировать процесс разметки данных и повысить эффективность обучения моделей обнаружения атак обхода.

Применение описанных методов активного обучения в сочетании с набором данных EvasionBench позволило значительно повысить эффективность моделей обнаружения атак обхода. Достигнутая точность составила 81.3%, что на 2.4% превышает показатель базовой модели, обученной исключительно на данных Opus. Данный прирост точности демонстрирует эффективность предложенного подхода к выбору наиболее информативных примеров для разметки и обучения, что позволяет снизить затраты на аннотацию данных при одновременном улучшении показателей обнаружения атак.

На пути к надежному финансовому искусственному интеллекту

Комплексное сочетание EvasionBench, многомодельного консенсуса и активного обучения формирует мощный инструментарий для создания более надежных приложений на базе больших языковых моделей (LLM) в финансовой сфере. EvasionBench позволяет выявлять уязвимости LLM к обходным запросам, а применение многомодельного консенсуса — объединять прогнозы различных моделей, снижая вероятность ошибок. Активное обучение, в свою очередь, позволяет непрерывно совершенствовать систему, целенаправленно обучая её на сложных примерах, выявленных EvasionBench. В результате достигается существенное повышение устойчивости и достоверности предоставляемой финансовой информации, что критически важно для минимизации рисков и обеспечения доверия пользователей к искусственному интеллекту в этой чувствительной области.

Точность выявления и нейтрализации уклоняющихся ответов значительно повышает надежность информации, предоставляемой пользователям в финансовых приложениях на базе искусственного интеллекта. Способность системы распознавать и корректировать попытки обойти ограничения или предоставить неполные данные критически важна для минимизации рисков, связанных с принятием финансовых решений. Подобный подход позволяет избежать предоставления вводящей в заблуждение или неточной информации, что особенно важно в сфере финансов, где последствия ошибок могут быть существенными. Эффективная работа с уклоняющимися ответами способствует укреплению доверия к ИИ-системам и обеспечивает более безопасное и обоснованное использование финансовых технологий.

Разработанная модель Eva-4B, содержащая 4 миллиарда параметров, продемонстрировала значительное повышение точности — на 25.1% по сравнению с ее базовой версией. Этот результат был достигнут благодаря целенаправленной оптимизации и обучению модели на специализированном наборе данных, предназначенном для выявления и нейтрализации уязвимостей в финансовых приложениях, использующих большие языковые модели. Повышенная точность позволяет более надежно оценивать финансовые риски и предоставлять пользователям более достоверную информацию, что особенно важно в контексте автоматизированных финансовых консультаций и анализа рынков. Такое существенное улучшение производительности подтверждает перспективность дальнейшего развития моделей, ориентированных на повышение надежности и безопасности систем искусственного интеллекта в финансовой сфере.

Данная работа закладывает основу для создания искусственного интеллекта, который отличается не только высокой производительностью, но и принципиальной ответственностью и соответствием человеческим ценностям. Развитие систем ИИ, способных к разумному принятию решений в финансовой сфере, требует не только повышения точности прогнозов и анализа данных, но и обеспечения прозрачности и предсказуемости их поведения. Именно поэтому ключевым направлением исследований является разработка механизмов, гарантирующих, что алгоритмы действуют в соответствии с этическими нормами и не приводят к непредвиденным или негативным последствиям. Это предполагает создание ИИ, способного объяснять логику своих решений, учитывать потенциальные риски и адаптироваться к изменяющимся условиям, что в конечном итоге способствует укреплению доверия к технологиям искусственного интеллекта в финансовой отрасли и за её пределами.

Исследование представляет собой попытку преодолеть неизбежное старение систем, в данном случае — систем обнаружения уклонения от ответа в финансовой сфере. Как и эрозия, уклонение от прямого ответа постепенно подтачивает достоверность информации. Предложенный подход, использующий консенсус между сильными языковыми моделями и LLM-as-Judge, можно рассматривать как поиск редких фаз гармонии во времени — моментов, когда система способна точно определить попытку уклонения. Бертранд Рассел однажды сказал: «Всякое убеждение является лишь временным прибежищем». Подобно этому, любая система обнаружения уклонений подвержена ошибкам, и EvasionBench стремится создать более надежное “прибежище” для финансовых данных, постоянно адаптируясь к новым формам обмана.

Что дальше?

Представленная работа, подобно тщательно задокументированной хронике жизни системы, выявляет уязвимость, присущую любой попытке однозначного ответа — склонность к уклонению. Создание EvasionBench — это не столько решение проблемы, сколько её фиксация в момент наступления. Логирование, в данном случае, становится не констатацией факта, а приглашением к дальнейшему исследованию темных уголков финансового Q&A. Развертывание этой работы — лишь мгновение на оси времени, за которым неизбежно последует эволюция методов уклонения и, как следствие, необходимость совершенствования инструментов обнаружения.

Очевидно, что зависимость от консенсуса сильных языковых моделей — это паллиативное решение. Системы стареют, и модели, демонстрирующие сегодня впечатляющую согласованность, завтра могут разбрестись в своих оценках. Поэтому, поиск более устойчивых к изменениям метрик уклонения и разработка методов, не полагающихся исключительно на «мнение» моделей, представляется задачей первостепенной важности. Интересно, сможет ли система сама осознать свою неспособность дать прямой ответ, прежде чем прибегнуть к уклонению?

В конечном счёте, обнаружение уклонения — это лишь первый шаг. Гораздо сложнее — понять, почему система уклоняется. Является ли это следствием неполноты данных, предвзятости модели или намеренной попыткой манипуляции? Ответ на этот вопрос, вероятно, потребует выхода за рамки чисто лингвистического анализа и обращения к более глубокому пониманию финансовых процессов и человеческой психологии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09142.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-15 12:28