Что, если влияние данных — не константа, а фазовый переход?

от

Автор: Денис Аветисян

Традиционные подходы к обучению глубоких нейронных сетей часто исходят из упрощающего предположения о плавной, монотонной динамике обучения, что не соответствует сложной природе биологических систем и реальных данных. В работе “Influence Dynamics and Stagewise Data Attribution” авторы смело утверждают, что эта неадекватность приводит к хрупкой обобщающей способности и непредсказуемому поведению моделей, поскольку игнорирует критические фазовые переходы и нестабильность гессиана. Если существующие методы атрибуции данных фиксируют лишь статический «след» влияния отдельных примеров, то не является ли игнорирование временной составляющей этого влияния фундаментальной причиной нашей неспособности понять, как модели на самом деле учатся и, следовательно, контролировать этот процесс?

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Элегантная система обучения раскрывается не сразу, а поэтапно: от плавного схождения к одному решению к резким переходам и меняющемуся влиянию каждого элемента данных. Структура этой эволюции определяет поведение модели, подобно живому организму, где каждая часть взаимосвязана с целым.
Элегантная система обучения раскрывается не сразу, а поэтапно: от плавного схождения к одному решению к резким переходам и меняющемуся влиянию каждого элемента данных. Структура этой эволюции определяет поведение модели, подобно живому организму, где каждая часть взаимосвязана с целым.

Традиционное глубокое обучение часто исходит из предположения о плавности и монотонности процесса обучения. Это упрощение, хотя и удобное для математического анализа, плохо отражает реальное поведение сложных систем, будь то биологические нейронные сети или разработанные человеком модели. Мы склонны строить системы, полагая, что каждая итерация обучения приближает нас к оптимальному решению, как будто мы движемся по ровной поверхности. Однако, как показывает практика, эта поверхность далеко не всегда гладкая.

Модели глубокого обучения нередко сталкиваются с вырожденными ландшафтами потерь и неинвертируемыми гессианами. Это означает, что решение не является устойчивым, а обобщающая способность модели становится хрупкой и непредсказуемой. Представьте себе конструкцию, собранную на костылях – она может держаться какое-то время, но малейшее изменение нагрузки приведет к её разрушению. То же самое происходит и с моделями, обученными на вырожденных ландшафтах потерь.

Игрушечная модель иерархического семантического знания. (a) Игрушечный набор данных, адаптированный из Saxe et al. (2019a). Каждый объект отображается в вектор признаков, описывающий иерархическую структуру семантического знания. (b) Матрица корреляции выходных признаков показывает иерархическую структуру. (c) Иерархическая структура приобретается прогрессивно во время обучения линейной нейронной сети.
Игрушечная модель иерархического семантического знания. (a) Игрушечный набор данных, адаптированный из Saxe et al. (2019a). Каждый объект отображается в вектор признаков, описывающий иерархическую структуру семантического знания. (b) Матрица корреляции выходных признаков показывает иерархическую структуру. (c) Иерархическая структура приобретается прогрессивно во время обучения линейной нейронной сети.

Это предположение о плавности не только ограничивает способность понимать как модели учатся, но и существенно ограничивает возможности контроля над процессом обучения. Модульность без понимания контекста – это иллюзия контроля. Если мы не понимаем, как модель достигает своих результатов, мы не можем эффективно направлять её обучение или исправлять ошибки. Мы должны стремиться к созданию систем, которые не просто работают, но и понятны, чтобы мы могли предсказывать их поведение и адаптировать их к изменяющимся требованиям.

Вместо того, чтобы рассматривать процесс обучения как плавное движение к оптимальному решению, необходимо признать его дискретность и нелинейность. Модели часто проходят через фазовые переходы, в процессе которых их поведение резко меняется. Понимание этих переходов – ключ к созданию более надежных и интерпретируемых систем.

Стадийное развитие постулирует, что обучение протекает через отчетливые фазы или переходы, характеризующиеся изменениями в вырожденности модели. Этот процесс, как показывают исследователи, не является гладким и монотонным, а скорее состоит из дискретных скачков, отражающих фундаментальные изменения в структуре знаний, представленных моделью. Подобные переходы сопровождаются изменениями в ранге гессиана, что указывает на перестройку ландшафта потерь и, следовательно, изменение стратегии обучения.

Особенно важно, что данный процесс оказывает влияние на лежащую в основе структуру знаний, в частности, на иерархическую семантическую организацию. Как продемонстрировали авторы, модели не просто усваивают информацию; они строят иерархические представления, где более общие категории формируются первыми, а затем детализируются. Этот процесс отражает принципы, наблюдаемые в когнитивном развитии, где усвоение знаний происходит ступенчато, от простого к сложному.

Влияние BIF отражает стадийное развитие. Пики положительного влияния от 'dog' на различные точки данных отмечены. MDS скрытых представлений сети демонстрирует соответствие пиков влияния точкам ветвления траектории, где развивается каждая иерархическая категория.
Влияние BIF отражает стадийное развитие. Пики положительного влияния от ‘dog’ на различные точки данных отмечены. MDS скрытых представлений сети демонстрирует соответствие пиков влияния точкам ветвления траектории, где развивается каждая иерархическая категория.

Исследователи подчеркивают, что понимание стадийного развития имеет решающее значение для интерпретации поведения моделей. Вместо того чтобы рассматривать обучение как непрерывный процесс, необходимо учитывать дискретные фазы и переходы, которые определяют эволюцию знаний. Только в этом случае можно получить полное представление о том, как модели усваивают информацию и строят свои представления о мире. Это подобно изучению живого организма: необходимо учитывать не только отдельные органы, но и взаимосвязи между ними, а также этапы развития, которые определяют его функциональность.

Авторы предлагают рассматривать стадийное развитие не просто как теоретическую концепцию, но и как практический инструмент для интерпретации и отладки моделей. Отслеживая изменения в поведении моделей на разных стадиях обучения, можно выявить ключевые факторы, влияющие на их производительность, и разработать более эффективные стратегии обучения. Это подобно работе опытного диагноста, который умеет выявлять скрытые закономерности и предсказывать будущее поведение системы.

Традиционные методы атрибуции данных, такие как основанные на классической функции влияния, предоставляют статичное представление о важности данных. Они рассматривают вклад каждого образца как фиксированный, не зависящий от стадии обучения. Однако, подобно тому, как архитектура здания раскрывается во времени, а не в статичном плане, важность данных претерпевает изменения на протяжении всего процесса обучения. Данный подход упускает из виду ключевой аспект: влияние данных не является константой, а динамически меняется, отражая эволюцию модели.

Исследователи предлагают расширение этого подхода, названное Атрибуцией данных во времени. Эта методика количественно оценивает временную зависимость влияния обучающих данных на протяжении всего процесса обучения. Вместо единичной оценки важности, она отслеживает, как вклад каждого образца меняется по мере того, как модель осваивает новые знания и адаптируется к данным. Эта динамическая оценка позволяет лучше понять, какие данные наиболее важны на разных этапах обучения и как они формируют поведение модели.

Влияние на иерархическом семантическом наборе данных. Измерения влияния образца 'dog' на другие образцы запроса с использованием различных методов.
Влияние на иерархическом семантическом наборе данных. Измерения влияния образца ‘dog’ на другие образцы запроса с использованием различных методов.

Ключевым инструментом для вычисления этих динамических атрибуций является Байесовская функция влияния. В отличие от классической функции влияния, которая предполагает стационарность, байесовский подход учитывает неопределенность и изменчивость, присущие процессу обучения. Она позволяет более точно оценить вклад каждого образца, учитывая как его непосредственное влияние на параметры модели, так и его косвенное влияние через взаимодействие с другими образцами. Этот подход позволяет получить более нюансированное понимание роли данных в процессе обучения и раскрывает сложные взаимосвязи между данными, моделью и ее поведением.

Подобно тому, как сложная система проявляет новые свойства в процессе эволюции, понимание динамической атрибуции данных открывает новые возможности для интерпретации, отладки и управления процессом обучения. Этот подход позволяет перейти от пассивного наблюдения к активному формированию поведения модели, направляя ее обучение и максимизируя ее эффективность. Архитектура системы определяется не только ее статичными компонентами, но и динамикой их взаимодействия во времени.

Стремление понять, как модели обучаются, часто напоминает попытки починить часы, не понимая принципов часового механизма. Мы тренируем, настраиваем гиперпараметры, но истинное понимание процесса обучения ускользает. Авторы данной работы предлагают смелый шаг к преодолению этого разрыва, соединяя динамику обучения с теоретическими рамками, такими как Сингулярная Теория Обучения (SLT). Это, по сути, и есть Развивающаяся Интерпретируемость – подход, позволяющий не просто наблюдать за процессом обучения, но и понимать его внутренние механизмы.

Если система кажется сложной, она, вероятно, хрупка. Слишком часто мы рассматриваем процесс обучения как единый, монотонный процесс, игнорируя тот факт, что он может быть прерывистым, состоящим из качественно различных фаз. SLT, в свою очередь, предсказывает, что сложные модели, такие как глубокие нейронные сети, демонстрируют сингулярное поведение – дегенерацию ландшафта потерь, неизолированные критические точки и неинвертируемые гессианы. Это означает, что процесс обучения не просто сходится к одному решению, но проходит через ряд фазовых переходов, в ходе которых меняется сама природа решения.

Авторы показывают, что порядок представления данных играет критическую роль в этом процессе. Обучение не является пассивным процессом, а активно формируется данными, которые мы предоставляем модели. Скрытый учебный план, определяемый порядком представления данных и геометрией ландшафта потерь, определяет стадийное развитие модели. Это, в свою очередь, приводит к динамическим изменениям во влиянии отдельных данных – то, что важно в начале обучения, может стать контрпродуктивным на более поздних этапах.

Влияние между классами токенов, отражающее развитие индукции и взаимосвязи между элементами слов и соответствующими разделительными токенами.
Влияние между классами токенов, отражающее развитие индукции и взаимосвязи между элементами слов и соответствующими разделительными токенами.

В конечном счете, этот подход позволяет перейти от простого обучения моделей к пониманию того, как и почему они учатся. Архитектура – это искусство выбора того, чем пожертвовать. И, если мы хотим создать действительно интеллектуальные системы, нам необходимо понимать не только то, что они могут делать, но и то, как они пришли к этим возможностям. Только тогда мы сможем по-настоящему контролировать процесс обучения и создавать системы, которые не просто работают, но и заслуживают доверия.

Мы часто видим сложные системы как единое целое, забывая о дискретности их развития. Как и в архитектуре, где каждый элемент влияет на целостность конструкции, обучение моделей не является плавным процессом. Авторы работы справедливо отмечают, что модели проходят через фазовые переходы, формируя иерархические представления знаний. В этом контексте вспоминается фраза Дональда Кнута: «Преждевременная оптимизация – корень всех зол». Попытки упростить процесс обучения, игнорируя эти дискретные этапы и динамику влияния данных, подобны поспешной оптимизации – мы рискуем создать хрупкую и непредсказуемую систему, лишенную истинной интеллектуальности.

Что впереди?

Мы, кажется, уловили ускользающую тень влияния данных, но это лишь первый проблеск. Подход, основанный на стадийном анализе, позволяет нам видеть, как меняется роль каждого примера в процессе обучения, что, безусловно, шаг вперёд. Однако, не стоит забывать: каждое упрощение имеет свою цену. Определение этих «стадий» – задача нетривиальная, и субъективность в их выделении может исказить картину. Как быть, если границы между фазами обучения размыты, а влияние данных – непрерывным потоком, а не дискретными импульсами?

Более того, кажущаяся элегантность теории сингулярного обучения не должна нас обмануть. Она предсказывает фазовые переходы, но объясняет ли их? Или мы просто наблюдаем за симптомами, не понимая истинных механизмов обучения? Нам предстоит разработать инструменты для диагностики этих переходов, для понимания, какие именно изменения в параметрах модели соответствуют изменениям в «вкладе» данных. И, конечно, необходимо учитывать, что в реальных задачах, в отличие от идеализированных моделей, данные редко бывают «чистыми» и независимыми.

В конечном итоге, задача интерпретируемого машинного обучения – это не просто поиск «виноватых» в ошибках, но и построение более глубокого понимания самого процесса обучения. Каждый пример данных – это не просто точка в многомерном пространстве, но и фрагмент истории, отражающий сложную реальность. И только понимая эту историю, мы сможем построить действительно разумные и надежные системы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.12071.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/