Исследователи обнаружили, что современные большие языковые модели склонны к систематическому злоупотреблению эпанортозисом — риторическим приемом самокоррекции, при котором утверждение сначала отрицается, а затем уточняется. Этот паттерн, известный еще со времен Цицерона, стал характерной чертой генеративного текста, что негативно сказывается на естественности и лаконичности ответов ИИ в профессиональных и повседневных сценариях использования.
Авторы работы связывают это явление с особенностями обучающих выборок, в которых доминирует рекламный и маркетинговый контент. В таких текстах структура «это не X, это Y» используется для удержания внимания читателя и драматизации повествования. Модели, обучаясь на подобных данных, перенимают этот стиль как доминирующую стратегию построения предложений, даже когда контекст требует прямого и нейтрального ответа.
Проблема избыточной «риторичности» моделей создает сложности при интеграции ИИ в бизнес-процессы, где требуется точность и отсутствие лишних стилистических украшательств. Исследование предлагает методы снижения частоты использования этого приема через специфическую настройку параметров генерации и корректировку обучающих пайплайнов, что позволяет сделать ответы моделей более сдержанными и функциональными.
Ключевые факты
- Эпанортозис определяется как риторическая фигура, где высказывание немедленно корректируется или усиливается автором для достижения драматического эффекта.
- Основной причиной «зацикленности» моделей на этом приеме названо обилие маркетинговых и рекламных текстов в обучающих датасетах.
- Избыточное использование самокоррекции снижает информационную плотность текста и делает ответы ИИ менее профессиональными.
- Предложенные методы минимизации включают фильтрацию обучающих данных от излишне эмоциональной прозы и применение техник дообучения для смены стилистического вектора моделей.