Мыслим вместе с DistilQwen: Эволюция рационального мышления

Автор: Денис Аветисян

Новая серия моделей демонстрирует баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью для широкого спектра промышленных задач.

"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

Процесс получения моделей рассуждений и вознаграждений DistilQwen включает в себя высокоуровневые этапы, позволяющие эффективно дистиллировать сложные модели и оптимизировать их для конкретных задач.

В статье представлена семейство моделей DistilQwen, включающее четыре серии, оптимизированные для различных подходов к рассуждениям и обучения с подкреплением.

Несмотря на растущий интерес к большим языковым моделям, их применение в реальных задачах часто ограничено вычислительными затратами. В данной работе, ‘Thinking with DistilQwen: A Tale of Four Distilled Reasoning and Reward Model Series’, представлено семейство моделей DistilQwen, расширенное четырьмя сериями, оптимизированными для баланса между точностью рассуждений и эффективностью вычислений. Предложенные модели включают варианты для медленных, адаптивных рассуждений, а также модели вознаграждения для обучения с подкреплением, демонстрируя высокую производительность на различных бенчмарках. Могут ли эти модели стать основой для создания масштабируемых и эффективных систем искусственного интеллекта в промышленных приложениях?

Разум и Эффективность: Семейство DistilQwen

Традиционные большие языковые модели испытывают трудности с логическим мышлением из-за вычислительных затрат. Семейство моделей DistilQwen предлагает альтернативный подход, используя дистилляцию знаний для создания эффективных механизмов рассуждений. Этот метод позволяет передать знания от больших моделей к более компактным, сохраняя при этом высокую производительность.

Обучение DistilQwen для рассуждений и моделей вознаграждения осуществляется по схеме, представленной на дорожной карте.

Данные модели отдают приоритет быстрой обработке информации и эффективному логическому выводу, что критически важно для практических приложений. Они демонстрируют благоприятный баланс между скоростью и точностью.

Уточнение Мысли: Оптимизация через Целенаправленное Обучение

Начальным этапом является контролируемое дообучение (SFT), обеспечивающее надежную основу для оптимизации. Дальнейшее совершенствование достигается посредством Direct Preference Optimization (DPO), направленного на приведение моделей в соответствие с предпочтениями человека в отношении качества рассуждений.

Модели, демонстрирующие способность к адаптивному мышлению, обучались на более чем 2 миллионах примеров Chain-of-Thought, в то время как для моделей с медленным мышлением использовалось приблизительно 100 тысяч примеров. Данное различие коррелирует с улучшением производительности адаптивных моделей в задачах, требующих сложных рассуждений.

Измерение Интеллекта: Оценка Способностей к Рассуждениям

Модели DistilQwen демонстрируют передовые результаты на стандартных бенчмарках, таких как MATH500, GSM8K и AIME2024, подтверждая их способности к математическому рассуждению.

На бенчмарке MATH500, 7B модель приближается к производительности 32B модели, демонстрируя увеличение значений Pass@K. Также зафиксирована высокая производительность на GPQA Diamond и LiveCodeBench V2, что свидетельствует о компетентности в области общих знаний и генерации кода. Адаптивные модели демонстрируют улучшения на этих бенчмарках.

Задача MATH500 используется в процессе обучения.

Совершенствование Мыслительного Процесса: Генерация и Проверка

Метод Elastic Teacher LLM Inference позволяет масштабировать генерацию цепочек мыслей (Chain-of-Thought, CoT) с сохранением высокого качества. В основе данного подхода лежат модели, такие как DeepSeek-R1, эффективно обрабатывающие сложные запросы и генерирующие последовательные и логичные рассуждения.

Примеры CoT подвергаются уточнению с использованием RV и CD Scorers, а также CoT Re-writer и Verifier. Данные инструменты оптимизируют многословность и когнитивную сложность рассуждений, повышая эффективность и понятность генерируемых ответов. Групповая Оптимизация Политики (GRPO) с использованием дистиллированных моделей вознаграждения превосходит стандартную GRPO.

Разум в Масштабе: Будущее Эффективных Рассуждений

Платформа Alibaba Cloud PAI предоставляет инфраструктуру для создания, обучения и развертывания моделей DistilQwen. Модели DistilQwen используют оптимизации, такие как Group Relative Policy Optimization (GRPO), с применением моделей вознаграждения, что значительно улучшает качество генерируемого текста и соответствие заданным критериям.

Эффективность и производительность DistilQwen открывают новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных областях. Способность к рассуждению и генерации текста делает эти модели ценным инструментом для решения сложных задач и автоматизации интеллектуальных процессов. Иногда, чтобы увидеть истинный потенциал, необходимо убрать излишнее.

Исследование представляет семейство моделей DistilQwen, стремящееся к балансу между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. Этот подход, где приоритет отдается простоте и ясности, находит отклик в словах Барбары Лисков: “Хороший дизайн – это не только функциональность, но и понятность.” Авторы статьи, подобно опытному архитектору, стремятся создать систему, в которой каждый элемент выполняет свою задачу эффективно и прозрачно. Особенно заметно это в адаптивных моделях, демонстрирующих способность к обучению с подкреплением и оптимизации процесса рассуждений. Стремление к элегантности и минимизации сложности – ключевой принцип, объединяющий работу над DistilQwen и философию выдающегося ученого.

Что дальше?

Представленные модели DistilQwen, стремясь к балансу между вычислительной эффективностью и сложностью рассуждений, неизбежно сталкиваются с фундаментальным вопросом: достаточно ли вообще “адаптивного мышления” для действительно надежных систем. В стремлении к упрощению, к вычитанию избыточности, часто упускается из виду то, что сама сложность может быть не недостатком, а отражением реальности. Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении количества “адаптивных” слоев, а на более глубоком понимании того, когда и зачем эти слои необходимы.

Особое внимание следует уделить оценке не только точности рассуждений, но и стоимости этих рассуждений – не только в вычислительном плане, но и в плане интерпретируемости. Сложность не должна быть оправдана только скоростью; она должна приносить пользу в понимании процесса принятия решений. В противном случае, это лишь иллюзия интеллекта, замаскированная под эффективность.

Перспективы заключаются не в создании все более сложных моделей, имитирующих человеческое мышление, а в разработке принципиально новых подходов к машинному обучению, основанных на принципах минимализма и ясности. Задача – не в том, чтобы создать искусственный интеллект, который думает как человек, а в том, чтобы создать систему, которая решает проблемы эффективно и понятно – без ненужных украшений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.01354.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-05 00:01