Ключевые факты
- Статья опубликована 4 января 2026 года
- Обсуждает концепцию «бенчмаксинга» — оптимизации моделей для баллов в бенчмарках
- Отстаивает поиск во время инференса как будущее направление развития ИИ
- Выявляет ограничения статичных предобученных моделей
Краткая сводка
Индустрия ИИ переживает фундаментальный сдвиг от оптимизации бенчмарков к развитию возможностей поиска во время инференса. Этот переход знаменует отказ от «бенчмаксинга» — практики тонкой настройки моделей для достижения максимальных баллов на стандартизированных тестах.
Современные большие языковые модели сталкиваются со значительными ограничениями, несмотря на впечатляющие результаты в бенчмарках. Они работают со статичными знаниями, замороженными на момент обучения, что означает невозможность доступа к новой информации или проверки фактов за пределами обучающих данных. Это создает потолок для их возможностей, который одна лишь оптимизация бенчмарков преодолеть не в состоянии.
Поиск во время инференса предлагает решение, позволяя моделям активно искать и проверять информацию в процессе использования. Вместо того чтобы полагаться исключительно на предзакодированные параметры, эти системы могут запрашивать внешние источники, оценивать множество вариантов и синтезировать ответы на основе актуальных, проверенных данных. Этот подход обещает более надежные и функциональные системы ИИ, способные решать сложные реальные задачи, выходящие за рамки традиционных бенчмарков.
Ограничения оптимизации бенчмарков
Гонка за более высокими баллами в бенчмарках доминировала в развитии ИИ годами, но этот подход упирается в фундаментальные стены. Модели все больше оптимизируются для хорошей работы на конкретных тестовых наборах, однако этот бенчмаксинг не обязательно приводит к улучшению реальных возможностей.
Традиционные модели работают как закрытые системы. После завершения обучения их знания становятся фиксированными, неспособными включать новые разработки или проверять неопределенную информацию. Это создает несколько критических ограничений:
- Знания устаревают сразу после обучения
- Модели не могут проверить собственные выводы на соответствие текущим фактам
- Производительность в новых задачах остается непредсказуемой
- Баллы в бенчмарках могут не отражать практическую пользу
Разрыв между производительностью в бенчмарках и реальной полезностью продолжает расширяться. Модель может показывать лучшие результаты в тестах на рассуждение, но при этом испытывать трудности с базовой точностью фактов или недавними событиями.
Поиск во время инференса: объяснение
Поиск во время инференса кардинально меняет то, как работают системы ИИ, вводя активный сбор информации в процессе генерации ответа. Вместо того чтобы генерировать ответы только на основе статичных параметров, модель может искать в базах данных, запрашивать API или сканировать документы для поиска релевантной информации.
Этот подход более близко отражает человеческое решение задач. Столкнувшись с трудным вопросом, люди не полагаются только на память — они обращаются к справочникам, проверяют факты и синтезируют информацию из нескольких источников. Поиск во время инференса дает системам ИИ аналогичные возможности.
Процесс работает через несколько этапов:
- Модель определяет пробелы в знаниях или неопределенности в своем первоначальном ответе
- Она формулирует поисковые запросы для поиска релевантной информации
- Она оценивает качество и релевантность полученной информации
- Она синтезирует окончательный ответ на основе проверенных источников
Этот динамический подход означает, что одна и та же модель может давать точные ответы о текущих событиях, технических характеристиках или специализированных знаниях без необходимости постоянного переобучения.
Почему это важно для развития ИИ
Сдвиг к поиску во время инференса представляет собой не просто техническое улучшение — он меняет всю парадигму развития ИИ. Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на обучении все больших моделей на все больших данных, разработчики могут создавать системы, которые учатся и адаптируются в процессе использования.
Этот подход предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами. Во-первых, он снижает вычислительные затраты на поддержание актуальности моделей. Вместо переобучения целых моделей разработчики могут обновлять поисковые индексы или базы знаний. Во-вторых, он повышает прозрачность, так как системы могут цитировать источники и показывать свой процесс рассуждения. В-третьих, он позволяет обрабатывать предметные знания, которые было бы непрактично включать в общий обучающий набор.
Компании и исследователи уже изучают эти методы. Возможность объединить сильные стороны больших языковых моделей в распознавании образов с точностью и своевременностью поисковых систем может открыть новые приложения в научных исследованиях, юридическом анализе, медицинской диагностике и других областях, где критична фактическая точность.
Путь вперед
Переход к поиску во время инференса не произойдет в одночасье. Существуют значительные трудности в обеспечении эффективности, надежности и доступности этих систем. Поисковые операции добавляют задержку и стоимость, а гарантия качества полученной информации требует сложных механизмов фильтрации.
Однако набирается импульс. По мере того как ограничения чистой оптимизации бенчмарков становятся все более очевидными, индустрия естественным образом движется в сторону подходов, которые делают упор на практические возможности, а не на баллы в тестах. Будущее ИИ, вероятно, лежит в гибридных системах, которые объединяют силы предобученных моделей с динамизмом поиска во время инференса.
Эта эволюция потребует новых метрик оценки, которые измеряют не только статичную производительность, но и адаптивность, возможности верификации и решение реальных задач. Организации, которые успешно пройдут этот переход, будут лучше всего подготовлены к тому, чтобы поставлять системы ИИ, которые действительно полезны и надежны.
