Первый русскоязычный ИИ «полигон» для больших текстов
Исследователи из России создали первый в своем роде инструмент, позволяющий всесторонне оценить способность той или иной большой языковой модели работать с длинными текстами на русском языке.
Почему длинные тексты — вызов для ИИ?
Искусственный интеллект сегодня умеет писать эссе, резюмировать статьи и отвечать на вопросы. Но что, если перед ним не короткая заметка, а многотомник? Удастся ли ему отыскать нужную информацию на 100-й странице, связать факты из разных глав или найти скрытую логическую связь? Эти задачи остаются вызовом даже для самых продвинутых моделей. Именно поэтому российские учёные представили первый стандартизированный бенчмарк для оценки способности ИИ работать с длинными текстами на русском языке. Инструмент, который может изменить всю экосистему отечественных языковых моделей.
Большинство современных больших языковых моделей (БЯМ) эффективно справляются с короткими запросами, но при увеличении объёма входного текста их качество резко падает. Это связано с ограничениями «контекстного окна» - технической границы, определяющей, сколько слов модель может одновременно «помнить» и анализировать. Хотя некоторые модели заявляют о поддержке до 128 тысяч токенов (примерно объём небольшой книги), на практике их способность извлекать смысл, отслеживать детали или рассуждать логически в таком объёме остаётся под вопросом.
До недавнего времени в русскоязычном пространстве не существовало единого, открытого и объективного инструмента для оценки этих способностей. Каждый разработчик тестирует свои модели по-своему, что делает сравнение невозможным. Теперь ситуация меняется.
LIBRA и Long Context Benchmark: шаг к стандартизации
В 2024 году появился LIBRA (Long Input Benchmark for Russian Analysis) - первая попытка систематически оценить работу БЯМ с длинными русскоязычными текстами. Этот бенчмарк включал 21 задачу и охватывал тексты от 4 до 128 тысяч токенов.
Уже в 2025 году коллектив исследователей из МФТИ, НИУ ВШЭ, SberAI и AIRI представил его обновлённую и более сфокусированную версию — Long Context Benchmark for the Russian Language. В нём 18 датасетов, охватывающих такие задачи, как извлечение информации, ответы на вопросы, логические рассуждения, связывание разрозненных фактов и работа с инструкциями.
Главное достоинство нового инструмента - его открытость и стандартизация. Любой разработчик может протестировать свою модель, сравнить результаты с другими участниками и улучшить архитектуру. На первом же запуске выяснилось: даже лидеры рынка, такие как GPT-4, теряют в точности при работе с длинными текстами. Среди открытых моделей лучший результат показала GLM4-9B-Chat, что подчёркивает огромный потенциал для развития отечественных аналогов.
Зачем это России? Технологический суверенитет и качество ИИ
Создание собственного бенчмарка — не просто академическое упражнение. Это стратегический шаг к технологическому суверенитету. Российские ИИ-системы, адаптированные под особенности русского языка, могут стать основой для:
Интеллектуальных чат-ботов, способных анализировать длинные отчёты или юридические документы;
Систем автоматического анализа научных статей, технической документации, новостных лент;
«Умных помощников» в госуправлении и бизнесе, которые понимают контекст, а не просто ищут ключевые слова.
Без надёжных инструментов оценки сложно говорить о качестве таких систем. А без качества — невозможно внедрение в критически важные сферы, такие как здравоохранение, образование или правовая сфера.
Глобальный контекст и перспективы экспорта
Российские инициативы вписываются в мировой тренд. Так, в 2025 году был представлен ONERULER — многоязычный бенчмарк для оценки работы моделей с длинным контекстом на 26 языках. Однако специализированные решения, учитывающие лингвистические особенности отдельных языков, остаются востребованными. Русский язык с его богатой морфологией, падежной системой и сложной синтаксической структурой требует особого подхода.
Открытый код и возможность адаптации российского бенчмарка под другие языки открывают перспективу международного сотрудничества и экспорта технологий - особенно в страны СНГ и русскоязычные диаспоры. В перспективе возможен переход к многоязычному расширению самого бенчмарка, что усилит его глобальную релевантность.
Будущее: от тестов — к новым архитектурам
Сам по себе бенчмарк всего лишь инструмент. Его истинная ценность проявится, когда он станет катализатором для новых архитектурных решений: модульной обработки текста, иерархического внимания, гибридных систем с внешней памятью и улучшенных RAG-подходов (retrieval-augmented generation).
Ожидается, что в ближайшие 1-2 года появятся русскоязычные модели, специально оптимизированные под длинный контекст, что существенно повысит их применимость в реальных задачах. А стандартизированные тесты, подобные LIBRA и Long Context Benchmark, обеспечат прозрачность и сопоставимость прогресса.
