В последнее время крупные языковые модели (Large Language Models, LLM) заняли ключевое место в сфере искусственного интеллекта, став незаменимым инструментом для генерации текстов, кода и даже творческого контента. Однако несмотря на впечатляющие результаты, эти системы обладают своими особенностями, которые часто остаются незамеченными или игнорируются в практике применения. Один из наиболее актуальных вызовов — снижение производительности моделей при попытках «принудительно» заставить их выдавать информацию в жестко структурированном и механистическом формате. Чтобы понять, почему так происходит, важно разобраться в том, как работают эти модели и каких принципов следует придерживаться при их использовании.Крупные языковые модели по своей природе являются автрорегрессивными системами, то есть они предсказывают следующий элемент текста, основываясь на уже сгенерированных словах или символах.
В процессе обучения эти системы анализировали миллиарды примеров естественного человеческого языка — статей, программного кода, диалогов, документации и других текстов. Именно поэтому их «естественный» стиль выходных данных отражает узоры и ритмы реальной речи и письма, что делает сгенерированные тексты не просто связными, а близкими к человеческим.Проблема возникает, когда для конкретных задач или интеграций требуется, чтобы модель выдавала результат в неестественных для неё форматах. Например, разработчики часто заставляют AI генерировать строго структурированные данные в виде JSON или другого формата, который легче распарсить и использовать в автоматическом режиме. На первый взгляд это удобно и рационально — стандартный формат обеспечивает предсказуемость и упрощает обработку информации downstream.
На практике же такая принудительная структуризация приводит к скачку когнитивной нагрузки для модели, которая вынуждена одновременно решать задачу и подстраиваться под сложные требования по форматированию.Пример с программным кодом красноречиво иллюстрирует этот эффект. Когда модель генерирует код в естественном виде, он обладает понятной индукцией — отступы соблюдаются, переменные названы осмысленно, структура отражает привычные паттерны. Но при упаковке этого же кода в JSON-строку, где специальные символы нужно экранировать, а перевод строк заменять на символы , качество заметно падает. Такое «обёртывание» приводит к ошибкам в самом коде, поскольку модель вынуждена переключаться между «кодировщиком» и «кодером» одновременно.
Исследования, проведённые командой aider.chat, наглядно показали, что четыре ведущих модели значительно уступают в точности, когда выходные данные вынуждены быть обёрнуты в JSON, а количество синтаксических ошибок возрастает.Можно сравнить эту ситуацию с миром музыки: представьте виртуозного пианиста, которому предлагают исполнить сложное произведение не в привычной обстановке, а используя толстые перчатки и следуя жёсткой последовательности нажатия клавиш. Технически он сможет выполнить задачу, но качество исполнения существенно упадёт. Аналогично, LLM, «носит» искусственные ограничения, которые мешают естественному ходу генерации.
На самом деле проблема лежит глубже, чем простой вызов удобного формата. Автогрессивная природа языка моделей означает, что каждое решение на каком-то токене влияет на последующие. Если на ранних этапах усложняется генерация из-за формата, эта неоптимальность накопляется и трансформируется в существенное искажение результата. Чем больше несоответствие между внутренней моделью и вынужденным форматом вывода, тем большая деградация качества.Существует целый спектр ограничений на вывод, от минимально мешающих, таких как обычные markdown-блоки для кода, до максимально жёстких вроде бинарных представлений.
Чем ближе задача к естественному языковому выражению, тем лучше модели удаётся справляться со своей основной функцией — создавать связный и логичный контент. Напротив, серьёзные ограничения рождают когнитивные нагрузки, которые вынуждают модель размышлять над форматом вместо решения исходной задачи.Этот феномен имеет важнейшие последствия для инженеров и разработчиков AI-систем. Сегодня индустрия всё более склоняется к структурированным выводам, поскольку parsing структурированных данных удобен и надежен. Однако подобный выбор не может игнорировать компромисс, в котором выигрыш в простоте интеграции отдаётся в обмен на качество и глубину результата.
Лучшие практики требуют смещения фокуса: проектировать системы вокруг естественного поведения модели, а не пытаться насильно её «прогнуть» под заранее заданные форматы.Некоторые компании уже идут по пути внедрения этого подхода. Например, Morph разработал технологию Fast Apply, которая позволяет обрабатывать изменения кода, сгенерированные LLM, без жёстких требований к формату вывода. Вместо того чтобы инструктировать модель строго следовать JSON-схеме, система принимает более свободные, естественные форматы и сама решает, как аккуратно интегрировать изменения. Это не только повышает качество, но и ускоряет процесс в десятки раз.
В будущем эффективные AI-интерфейсы будут строиться на принципах доверия и разговорного стиля, а не жёстких и транзакционных структурах. Модели смогут естественно выражать неуверенность, делиться рассуждениями и творческими идеями, а специальные системы будут извлекать из этого «богатого» текста структурированные данные без потери смысла и качества. За счёт такого подхода взаимодействие человека и искусственного интеллекта станет более удобным и продуктивным.В конечном счёте, именно близость к естественному человеческому языку делает крупные языковые модели по-настоящему полезным инструментом. Не стоит рассматривать их как базу данных или API с жёсткими входными и выходными параметрами.
