Краткое содержание

arXiv:2511.05080v1 Тип объявления: новый Аннотация: Растущее стремление населения заботиться о своем здоровье и потребление биомедицинской информации в цифровом формате требуют масштабируемых решений для автоматического преобразования сложных научных и технических документов на простой язык. Автоматические решения упрощения текста, включая передовые большие языковые модели (LLM), однако продолжают сталкиваться с трудностями в надежном разрешении противоречия между оптимизацией показателей читаемости и сохранением верности исходному содержанию. В данном отчете эмпирически оценивается производительность двух основных классов универсальных больших языковых моделей, демонстрируя их лингвистический потенциал и готовность к выполнению данной задачи относительно человеческого эталона. С помощью сравнительного анализа инструкционно-настроенной модели Mistral 24B и модели QWen2.5 32B, дополненной возможностями рассуждения, мы выявляем потенциальное архитектурное преимущество инструкции-ориентированной языковой модели. Модель Mistral демонстрирует умеренную стратегию лексического упрощения, повышающую...