→ 01
Бенчмарк-набор русскоязычных диалогов
разной тематики и длины
Все кейсы
Исследование поведения и валидация китайских open-source LLM на языковую устойчивость
Объективная количественная оценка пригодности open-source моделей (Qwen, DeepSeek, Yi, GLM) для русскоязычной корпоративной среды и работы с клиентами без неприятных сюрпризов в проде
01 Постановка
Контекст и задача
Китайские open-source LLM (Qwen, DeepSeek, Yi, GLM и др.) обучены на мультиязычных корпусах с доминированием китайского и английского. При инференсе на русском языке модель может непредсказуемо переключиться на китайский – частично или полностью. Для enterprise-систем (банкинг, госсервисы, клиентское обслуживание) это неприемлемо.
Задача исследования – количественно измерить частоту, условия и характер языковых пробоев для каждой модели, выявить факторы влияния и сформировать рейтинг устойчивости.
02 Решение
Что мы построили
Полный исследовательский конвейер:
→ 02
Инструментарий контролируемых экспериментов
запуск моделей с управляемыми параметрами (размер, квантизация, system prompt, температура)
→ 03
Детектор языковых переключений
программная метрика на выход модели
→ 04
Анализ факторов влияния
модель × квантизация × system prompt × тематика × длина диалога × температура
→ 05
Рейтинг моделей по Breach-Free Rate (BFR)
единая ось сопоставления устойчивости
→ 06
Рекомендации по deployment и mitigation-стратегиям
→ 07
Открытый датасет и детектор
для встраивания контроля пробоев в production-мониторинг
03 Польза
Эффекты для заказчика
- 01
Объективная оценка пригодности конкретной модели
для русскоязычного enterprise-применения – снижение риска внедрения непригодной модели.
- 02
Понимание факторов, на которые можно влиять
(квантизация, system prompt, температура) – позволяет выбрать конфигурацию minimum risk без отказа от целевой модели.
- 03
Рейтинг моделей по Breach-Free Rate
основание для бюджетного решения «какую модель внедрять и в какой конфигурации».
- 04
Открытый детектор пробоев
встраивается в production-мониторинг любой системы на open-source LLM, без зависимости от исследователей.
04 Метрики
Ключевые компоненты и цифры
21
конфигурация: модель × квантизация (FP8 / FP4)
~46 000
ответов проанализировано автоматическим классификатором
3
метрики устойчивости: BR / SBR / MCR
5
tier-рекомендаций по выбору модели под сценарий
05 Материалы