Журнал · Rit.work

Посторонний контекст сбил счётчик Qwen3-8B, но не текущие вычисления

Эксперимент с Qwen3-8B показал: длинный контекст по-разному влияет на поиск прошлых записей, обработку текущих данных и состояние, которое модель переносит между шагами.

Rit.work
Студия разработки
16 октября 2026 г.2 мин чтения

Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.

В длинной цепочке шагов LLM теряет разные части задачи независимо: она может правильно обработать новую запись, но сбить счётчик или ошибиться при поиске повтора. В работе Baracoda AI Labs и NEOMA Business School счётчик сломался во всех 20 запусках после добавления постороннего текста, хотя препринт не рецензирован и числа получил сам автор. Значимое состояние процесса (workflow state) стоит хранить вне истории диалога и подставлять явно, а не считать весь контекст единой памятью.

Thomas Serval собрал журнал на 400 последовательных шагов. Qwen3-8B получала запись с кодом и числами, должна была обработать её, распознать уже встречавшийся код и увеличить счётчик. Каждый предыдущий ответ модели возвращался в историю, поэтому ошибка могла влиять на следующие ответы. Три части результата оценивали независимо, чтобы сбой счётчика не скрывал верную обработку текущей записи.

Без добавочного текста счётчик не ошибался, а обработка новой записи оставалась примерно стабильной. Поиск повторов ухудшался ближе к концу: риск ошибки на одном шаге вырос примерно в шесть раз. Модель пропускала коды из далёкого прошлого и всё чаще объявляла новые коды повторами.

Посторонний блок перед каждой записью изменил картину. Счётчик сбивался в каждом запуске, хотя ошибки в обработке текущих данных заметно не выросли. Если однажды подменить значение счётчика в истории, модель продолжала переносить ошибку. Точное значение от внешнего источника, добавленное перед каждым сообщением, возвращало счётчик на правильную траекторию за один-два шага и предотвращало новые сбои в проверенных запусках. Однократного напоминания для надёжного исправления оказалось недостаточно.

Работу проверяли на синтетическом журнале на французском языке, на квантованной Qwen3-8B без режима рассуждений и со строго детерминированной генерацией; основной результат повторили на другой машине и программной среде. Поэтому эксперимент не доказывает такое поведение для любых агентов. Он показывает требование к проверке: память, текущие вычисления и переносимое состояние нужно тестировать отдельно, а критичное состояние сверять с доверенным внешним хранилищем.

Источники

Пауза в чтении

Похоже на вашу задачу?

Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.

Rit.work

Студия разработки

Собираем мобильные приложения и помогаем командам получать от AI реальную пользу. Основатель и команда, работаем удалённо — с клиентами в России и за рубежом.

← Ко всем материалам
Понравилось? Обсудим вашу задачу