Искусственный интеллект глубоко проникает в нашу жизнь, особенно в задачи, связанные с языками и переводами. Но возникает вопрос: насколько хорошо ИИ понимает разные языки?
Введение в языковую проблему ИИ
ИИ можно использовать, чтобы писать, переводить, редактировать тексты. Крупные и не очень модели поддерживают промпты и вывод на разных языках. Но действительно ли ИИ одинаково эффективен со всеми языками?
Приблизительно 370-380 миллионов человек являются носителями английского языка, а более 1 миллиарда человек используют его как второй или дополнительный язык. Значит ли это, что остальные должны подстраиваться под ИИ, создавая запросы на английском, чтобы получить лучший результат?
Как ИИ понимает язык: технические основы
Большие языковые модели (LLM) «учатся» языку, анализируя огромные объемы текстовых данных. Этот процесс напоминает изучение языка человеком, но вместо учебников и преподавателей ИИ использует интернет, книги и другие источники.
Важно понимать, что LLM не обладают «пониманием» в человеческом смысле. Они выявляют статистические закономерности в тексте и используют их для генерации новых текстов. Чем больше данных на определенном языке, тем лучше модель его «понимает». В теории может приводить к предвзятости в отношении языков, представленных в меньшем объеме.
Статистические и фактические знания
LLM оперируют вероятностями, а не фактами. Они выдают наиболее вероятное продолжение текста, основываясь на изученных данных. Пользователь заметил, что LLM редко допускают грамматические или орфографические ошибки, что говорит о хорошем поверхностном знании языка. Однако, это не гарантирует фактической точности. LLM могут «выдумывать» информацию, если это статистически соответствует контексту.
Например, модель может неправильно проанализировать фразу с использованием слова «except», если в обучающих данных преобладали определенные конструкции.
Английский и другие языки в моделях ИИ
Английский язык исторически доминировал в обучающих данных для LLM. Это означает, что модели часто лучше «понимают» английский, чем другие языки. Однако, ситуация меняется. Исследования показывают, что современные модели демонстрируют хорошие результаты на многих языках, однако английский язык часто сохраняет преимущество, особенно в сложных задачах, требующих глубокого понимания контекста или тонких нюансов.
Важно учитывать, что производительность модели зависит не только от языка, но и от сложности задачи. Для улучшения работы с другими языками, можно использовать мультиязыковые данные при обучении.
Например, если вы работаете с испанским или тайским языками, убедитесь, что модель обучена на достаточном количестве текстов на этих языках.
Преимущества промптов на английском
Доминирование данных
Большинство обучающих данных для ИИ исторически содержат больше текстов на английском языке. Это значит, что модели лучше «понимают» английский из-за большего объема информации, на которой они тренировались. Хотя сейчас ситуация меняется, и другие языки получают больше внимания, английский все еще лидирует.
Опыт сообщества и A/B тесты
На форумах и в исследованиях можно встретить примеры, когда LLM (особенно более ранние модели или в сложных сценариях) лучше отвечают на английском, даже если запрос был на другом языке. Это также подтверждается исследованиями, показывающими, что даже мультиязычные LLM могут выполнять ключевые этапы рассуждений в пространстве представлений, наиболее близком к английскому, независимо от входного или выходного языка.
Источник: https://arxiv.org/pdf/2504.11833 Сравнение результатов разных вариантов промптинга
Чтобы проверить это, можно провести A/B тестирование: задайте один и тот же вопрос на английском и другом языке, а затем сравните результаты. Обратите внимание на детализацию, релевантность и фактическую точность ответов.
Когда английский превосходит другие языки
Несмотря на прогресс в мультиязычности ИИ, английский может давать лучшие результаты в сложных задачах, требующих глубокого понимания контекста. Это связано с тем, что «понимание» языка ИИ зависит от количества и качества данных, на которых он был обучен. Если задача требует работы с большим объемом информации или специфической терминологией, английский может оказаться предпочтительнее.
Есть мнения, что, к примеру, запросы на испанском приводят к менее точным ответам. Это может быть связано с тем, что модель была обучена на меньшем количестве испаноязычных текстов, чем англоязычных.
Источник: https://arxiv.org/pdf/2504.11833 Разница в качестве ответов при разных типах запросов
Вывод: Хотя ИИ становится все более мультиязычным, английский язык все еще может давать преимущества в определенных ситуациях. Проводите тесты и сравнивайте результаты, чтобы определить, какой язык лучше подходит для ваших задач.
Практические стратегии промптов
Даже если английский язык имеет некоторые преимущества в работе с ИИ, эффективные промпты можно создавать на любом языке. Главное – понимать основные принципы и применять подходящие техники.
Основные принципы разработки промптов
Начните с четкой формулировки задачи. Определите, что именно вы хотите получить от ИИ. Укажите желаемый формат ответа: текст, список, код. Например, вместо «Напиши про Малалу Юсуфзай» используйте: «Действуй как историк, расскажи о Малале Юсуфзай, упомянув ее вклад в образование девочек». Это пример прямого промпта (zero-shot), который не содержит примеров в запросе.
Также важно управлять параметрами. Большинство LLM позволяют настраивать длину ответа, тон, стиль и другие параметры, что помогает получить результат, максимально соответствующий вашим ожиданиям.
Для лучшего результата используйте несколько LLM. ChatGPT, Claude, Gemini и Llama – у каждой модели свои сильные стороны. Попробуйте задать один и тот же вопрос разным моделям и сравните результаты.
Языковые советы для не-носителей языка
- Не стесняйтесь использовать родной язык. Если вам сложно формулировать запросы на английском, пишите на родном языке, а затем переводите их с помощью онлайн-переводчика. Проверьте перевод, чтобы убедиться, что он точно передает ваш замысел.
- Упрощайте структуру предложений. Избегайте сложных грамматических конструкций и длинных предложений. Чем проще и понятнее ваш запрос, тем выше вероятность получить релевантный ответ.
- Используйте онлайн-ресурсы. Существуют онлайн-словари и тезаурусы, которые помогут вам подобрать подходящие слова и выражения на английском.
После перевода промпта на английский есть шансы, что ответ ИИ будет более точным, полным и качественным. Перевести этот ответ обратно на русский можно также в ИИ.
Вывод: Экспериментируйте с разными техниками и языками, чтобы найти оптимальный подход для ваших задач. Не бойтесь задавать вопросы разными способами и проверять результаты с помощью поиска в интернете.
Ограничения, риски и способы их смягчения
ИИ, несмотря на впечатляющие успехи, не идеален в понимании языка. Важно осознавать его ограничения и риски, чтобы избежать ошибок и не полагаться на него безоговорочно.
Распространенные ошибки ИИ в языковых задачах
ИИ может допускать грамматические ошибки, особенно в языках, отличных от английского, поскольку большинство моделей обучались на англоязычных данных. Он также подвержен культурным предубеждениям, отраженным в обучающих данных, и может даже усиливать их.
Например, ИИ может выдавать стереотипные ответы или игнорировать важные культурные нюансы. Кроме того, ИИ может «галлюцинировать», то есть выдумывать информацию, выдавая ее за факт. В 2025 году показатели галлюцинаций могут варьироваться от менее 1% для топовых моделей в задачах на фактическую согласованность до 30-50% для некоторых моделей рассуждений в сложных задачах. Хотя наблюдается улучшение, галлюцинации остаются значительной проблемой.
Методы проверки и перекрестной сверки
Критическое мышление – ваш главный инструмент. Не принимайте ответы ИИ на веру. Всегда проверяйте информацию, используя надежные источники. Сравните ответы, полученные от разных ИИ-инструментов. Если результат важен, поищите подтверждение в интернете или обратитесь к эксперту.
Помните: ничему нельзя доверять на 100%, даже информации, которая у вас не вызывает подозрений.
Роль человеческого контроля
ИИ – это инструмент, а не замена человеческому интеллекту. Ваша задача – контролировать процесс и принимать окончательное решение. Внимательно проверяйте сгенерированный контент, исправляйте ошибки и добавляйте необходимые детали. Не забывайте, что «окончательное решение за вами». Будьте внимательны к AIGC (AI-generated content) и всегда держите это в голове.