Современные языковые модели — основа стремительного развития искусственного интеллекта, ведь они учатся не только генерировать текст, но и синхронизировано работать с большими объёмами информации. Такой прогресс позволил моделям вести содержательный диалог, готовить программный код, анализировать документы и даже сочинять художественные тексты. Но долгое время у многих систем оставалась важная нерешённая задача: обработка и глубокое понимание длинных текстовых последовательностей.
Проблема заключалась в ограниченности так называемого «контекстного окна» — той части информации, которую модель способна удерживать в активной памяти для анализа. Даже самые передовые нейросети, такие как GPT-4o и GLM4-9B-Chat, зачастую превосходно справлялись с фрагментами текста, предоставленными в последних абзацах, но уступали при работе с крупными массивами данных, что критично для правовых, медицинских и научных задач.
Прорыв благодаря расширению контекстного окна
Последние достижения, достигнутые, в том числе, совместными усилиями экспертов из ВШЭ, SberAI и МФТИ под руководством Марии Тихоновой, Игоря Чурина и Айдара Булатова, позволили значительно увеличить объём текста, который нейросеть может анализировать одновременно. Сегодня ведущие модели способны удерживать, анализировать и осмысленно использовать тексты, сравнимые по объёму с романом «Война и мир», что ещё недавно казалось фантастикой.
Однако вместе с этими возможностями возник новый практический запрос — как адекватно и объективно измерить способность модели к качественной работе с такими длинными текстами, особенно в реалиях русского языка? Долгое время в российском сегменте ИИ отсутствовали инструменты, сопоставимые по сложности и масштабности с английскими бенчмарками, известными на HuggingFace и признанными международным академическим сообществом.
LIBRA — первый масштабный российский бенчмарк
Ответом на этот вызов стал проект LIBRA (Long Input Benchmark for Russian Analysis) — уникальная разработка российских учёных с участием команд из ВШЭ, SberAI и МФТИ. Этот многокомпонентный экзаменационный набор состоит из 18 интеллектуальных задач разного типа, позволяя тестировать языковые модели на уровне, сопоставимом с мировыми стандартами. Научное сообщество обратило внимание на новинку уже на воркшопе CODI 2025, проходившем в рамках крупнейшей научной конференции по обработке естественного языка EMNLP 2025 в Китае.
LIBRA предлагает проверку способностей работы с текстами от четырёх тысяч до 128 тысяч токенов, что охватывает диапазон от крупных статей до настоящих книг. Бенчмарк структурирован по четырём уровням сложности: от простого поиска информации до анализа, требующего объединения фактов из разных частей документа. Благодаря такой организации эксперты могут смотреть на производительность нейросети во всём её многообразии, выявляя как сильные стороны, так и области для доработок.
Четыре категории заданий: по пути к искусственному интеллекту нового уровня
Первая категория — своеобразный тест на внимательность: нейросеть должна быстро находить редкую или уникальную фразу в большом массиве данных. Это напоминает поиск «иголки в стоге сена». Вторая категория усложняет задачу — здесь искусственному интеллекту необходимо дать ответ на конкретный вопрос, используя предоставленный текст.
Третья серия заданий требует от нейронной модели умения сопоставлять разрозненные факты, спрятанные по разным частям документов — что сравнимо с проведением полноценного расследования. И, наконец, четвёртый уровень — это задания, в которых нужна комплексная логика, целостное понимание всего контекста, а иногда и решение математических задач, интегрированных в длинные тексты.
Открытость для международного сотрудничества
LIBRA призвана не только продвигать российские языковые модели на мировой уровень, но и служит открытой платформой для экспериментов и совместных исследований. Как подчёркивает Мария Тихонова, руководитель направления SberAI и доцент ВШЭ, ключевой задачей сегодня становится не только совершенствование самих технологий, но и создание прозрачных, доступных инструментов для всей исследовательской и инженерной экосистемы.
GLM4-9B-Chat, GPT-4o, а также другие участники тестирования, показали, что даже самые современные языковые модели в ряде случаев могут ошибаться, если структура или логика длинного текста оказывается слишком сложной. Тем интереснее становится дальнейшая работа по наращиванию способностей искусственного интеллекта и расширению его области применения: от интеллектуального поиска документов до помощи в науке, образовании, медицине и бизнесе.
Будущее языковых моделей – в вашей команде
Проект LIBRA уже стал одним из самых заметных стартов года на международной сцене искусственного интеллекта. Благодаря поддержке и опыту ведущих вузов страны, экспертов SberAI, ВШЭ, МФТИ и активному участию научной общественности, российские языковые модели могут выйти на новый этап развития и конкурировать с ведущими мировыми решениями. Для всех, кто интересуется передовыми технологиями, LIBRA, HuggingFace и EMNLP 2025 становятся местом встречи идей, знаний и вдохновения для дальнейшего роста искусственного интеллекта.
LIBRA: Новая глава в развитии ИИ для работы с длинными текстами
Открытые возможности для исследователей
LIBRA — это не просто коллекция из 18 уникальных заданий, а полноценная и открытая бенчмарк-платформа, созданная специально для исследователей и разработчиков из России. Все желающие могут свободно использовать представленные датасеты и инструменты для объективной оценки своих моделей и изучения их поведения на русском языке при работе с большими объемами текста. Такой открытый подход формирует прозрачную среду, в которой каждый может внести вклад в развитие отечественного искусственного интеллекта, а также честно сравнить свои достижения с лучшими результатами сообщества.
Ускорение прогресса в обработке длинного контекста
Разработчики LIBRA уверены, что создание такого инструмента существенно ускорит техническое развитие в сфере обработки длинных текстов на русском языке. Платформа способствует открытому обмену знаниями, формирует здоровую конкурентную атмосферу и вдохновляет коллекции на совместное достижение новых вершин в области языкового понимания. LIBRA призвана содействовать профессиональному росту специалистов и стимулировать инновации во всем российском AI-движении.
Решение актуальных вызовов
Как отмечает главный разработчик LIBRA Игорь Чурин, одна из сложнейших проблем современных языковых моделей — ограниченный "объем памяти", который сдерживает интеграцию LLM в практические задачи и масштабные исследования. Во многих отраслях — от науки до бизнеса — постоянно возникает необходимость анализа огромных документов, поэтому наличие достоверного инструментария особенно актуально.
С появлением LIBRA появилась возможность точно измерять, насколько эффективно искусственный интеллект справляется с крупномасштабными русскоязычными текстами — от десятков тысяч токенов и до объемов, сравнимых с целыми книгами. Команда проекта продолжает работать над расширением спектра задач, вовлекая новые тематические области и анализируя тонкие нюансы в логике рассуждений моделей. Долгосрочная цель LIBRA — выявить тонкие ограничения и специфику работы современных систем, чтобы помочь разработчикам создать более совершенные решения, способные работать с большим контекстом не хуже, чем человек.
Первые результаты и лидеры среди языковых моделей
На сегодняшний день экспериментам на платформе LIBRA были подвергнуты 17 ведущих языковых моделей. Полученные результаты оказались весьма показательными: даже самые современные и мощные AI-системы начинают демонстрировать снижение точности по мере увеличения длины обрабатываемого текста. Это свидетельствует о том, что задача глубокого анализа и "понимания" огромных объемов информации всё еще остается одной из самых сложных и актуальных для искусственного интеллекта. Лучшие результаты среди всех протестированных решений показала модель GPT-4o, а среди моделей с открытым исходным кодом, популярных в российском научном сообществе, выделилась GLM4-9B-Chat.
Комплексный подход и национальная специфика
LIBRA выгодно отличается от других аналогичных решений своей универсальностью и глубиной охвата. Это первый столь масштабный и специализированный бенчмарк, полностью адаптированный для русского языка. В набор задач вошли не только общие задания, но и 14 специально разработанных тестов на основе релевантных русскоязычных данных из открытых источников, что обеспечивает тонкую настройку под реалии и культурные особенности российской аудитории. Непереводной характер большей части заданий позволяет максимально точно оценивать работу моделей именно в том языковом и культурном контексте, с которым им предстоит взаимодействовать на практике. Благодаря прозрачности и общедоступности всех материалов, LIBRA становится живой, постоянно развивающейся платформой, служащей опорой для всего российского сообщества специалистов в области искусственного интеллекта.
Разработка языковых моделей нового поколения набирает обороты в России, и теперь появилась долгожданная возможность честно и прозрачно сравнивать их эффективность. Ранее отсутствие единой системы оценки мешало объективно сопоставлять достижения различных команд — каждый использовал собственные методы тестирования, что затрудняло разработчикам поиск реально лучших решений. Этот этап в развитии искусственного интеллекта в стране можно считать пройденным: теперь появился общий открытый стандарт — масштабная платформа LIBRA, на которой каждый желающий может испытать свои нейросети на прочность и производительность.
LIBRA: стартовая площадка для скачка русскоязычных моделей
Инициаторы LIBRA сумели создать не просто бенчмарк, а полноценную экосистему для развития языковых моделей. Все задания, необходимые для тестирования, а также код для самостоятельной проверки результатов размещены в открытом доступе. Каждый участник может не только проверить способности своей модели, но и сравнить показатели с результатами других команд благодаря прозрачной системе рейтинга. Этот подход объединяет энтузиастов, разработчиков и специалистов по искусственному интеллекту, вдохновляя их на новые достижения и взаимный обмен опытом.
LIBRA поддерживает честную конкуренцию и мотивирует к постоянному совершенствованию, что особенно важно в быстро меняющемся цифровом мире. Возможность открыто сравнивать достижения стимулирует разработчиков стремиться к более совершенным, адаптивным и сильным нейросетевым решениям для обработки текстов на русском языке.
Планы на будущее: развитие и усложнение испытаний
Команда проекта не собирается останавливаться на достигнутом. В ближайших планах — постоянное обновление и расширение бенчмарка, добавление новых типов заданий и разнообразных текстовых доменов, чтобы испытания отражали всё больше реальных задач, стоящих перед современными языковыми моделями. Такой подход открывает широчайшие возможности для дальнейших исследований и ускоряет появление инновационных решений в области искусственного интеллекта на русском языке.
LIBRA не только открывает двери в честное и динамичное соревнование, но и закладывает фундамент для нового этапа в развитии отечественных нейросетей, способствуя формированию сильного сообщества профессионалов и поклонников новых технологий.
Источник: naked-science.ru
