В чем особенности современных языковых тестов для систем искусственного интеллекта?

Некоторые особенности современных языковых тестов для систем искусственного интеллекта:

• Использование нейросетевых технологий и алгоритмов адаптивного тестирования. 25 Такие системы способны распознавать письменную и устную речь, проводить лингвистический анализ и оценивать уровень владения языком. 2
• Интеграция больших языковых моделей (LLM). 2 Благодаря этому платформы выполняют сложный лингвистический анализ, обеспечивают точную и беспристрастную оценку уровня владения языком, исключают «человеческий фактор». 2
• Возможность лёгкого масштабирования. 2 Использование контейнеров Docker и архитектуры микросервисов обеспечивает масштабируемость и гибкость, что способствует эффективной обработке большого количества запросов. 2
• Оценка различных аспектов производительности LLM. 4 К ним относятся, например, логическое мышление, понимание прочитанного, понимание кода, общие знания. 4
• Отслеживание речевых нарушений. 5 Валидатор теста настроен на отслеживание ошибок, характерных для определённого уровня владения языком. 5

Один из примеров современной ИИ-платформы для тестирования уровня владения иностранным языком — платформа «Исток» от МФТИ. 2 Она способна проверять рецептивные и продуктивные речевые навыки (чтение, аудирование, говорение и письмо). 5