Исследователи из Института искусственного интеллекта Московского государственного университета и «Яндекса» создали LORuGEC — первый открытый набор данных с примерами ошибок по сложным правилам русского языка. Они также разработали метод, помогающий обучить ИИ исправлять грамматические, пунктуационные и орфографические ошибки при генерации текстов. «Яндекс» рассказал о разработках на полях Конгресса молодых ученых.
Большие языковые модели научились генерировать тексты на достаточно хорошем уровне, но они часто ошибаются в грамматике, пунктуации и орфографии русского языка. Это связано с тем, что в открытых наборах данных, на которых обучают нейросети, почти нет сложных правил.
Исследователи из Института искусственного интеллекта Московского государственного университета (МГУ) и «Яндекса» создали датасет, охвативший 48 правил русского языка. В набор данных они включили правила, знание которых проверяют на Едином государственном экзамене (ЕГЭ) и олимпиадах: примеры с неверной пунктуацией в сложноподчиненных предложениях, ошибки в слитном и раздельном написании слов с «не», а также в согласовании сказуемого и подлежащего в сложных предложениях.
«В создании датасета нам помогали студенты-лингвисты, а также справочная литература. Мы собрали тысячу примеров, в которых не только исправлены ошибки, но и указаны соответствующие правила русского языка», — рассказал Алексей Сорокин, старший научный сотрудник Института искусственного интеллекта МГУ, разработчик в отделе «Поиска» «Яндекса».
Чтобы научить нейросеть исправлять сложные ошибки, не переобучая ее на созданном датасете, исследователи предложили новый метод Retrieval-Augmented Generation (генерация, усиленная поиском). Дообученная модель GECTOR находит в LORuGEC предложения с тем же типом ошибок, что и в исходной фразе, а затем подсказывает их большой языковой модели. Например, если в предложении пропущена запятая перед «что», модель получит пример с такой же ошибкой, а не с любой пунктуационной. Этот подход помогает избегать лишних исправлений, изменяя только часть с неточностью, а не все предложение.
«Яндекс» уже протестировал новый метод на собственных моделях YandexGPT 5 Lite и YandexGPT 5 Pro, а также на зарубежных аналогах, чтобы подтвердить универсальность подхода. Результаты показали, что точность исправлений сложных ошибок выросла на 5-10 процентов по метрике F0,5 — международному стандарту оценки грамматической коррекции. Новый метод помог нейросетям лучше исправлять ошибки. Так, точность YandexGPT 5 Pro достигла 83 процентов, а YandexGPT 5 Lite — 71 процента.
«Этот проект — пример успешной коллаборации между наукой и технологическими компаниями. Совместная работа университетских лингвистов и инженеров-разработчиков позволила создать решение, которое действительно понимает тонкости русского языка», — добавил Сорокин.
Статья о датасете и методе дообучения нейросетей опубликована среди материалов конференции по компьютерной лингвистике ACL 2025. Материал получил приз за лучшую работу на воркшопе по инновационному использованию искусственного интеллекта в образовании, который прошел в рамках конференции. Свои работы там также представили Google, Apple, IBM, Bloomberg AI и другие компании.
О разработках «Яндекс» рассказал на полях Конгресса молодых ученых — главного мероприятия Десятилетия науки и технологий в России, проходящего 26-28 ноября в Научно-технологическом университете «Сириус».