Обучение с подкреплением: как избежать переобучения языковых моделей

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к итеративной инициализации стратегий позволяет повысить стабильность обучения и обобщающую способность больших языковых моделей.

"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
В ходе обучения наблюдается, что алгоритм RLoop демонстрирует более высокую точность по сравнению с базовым обучением с подкреплением, особенно на ранних этапах, что указывает на его потенциал для ускорения сходимости и повышения общей эффективности.
В ходе обучения наблюдается, что алгоритм RLoop демонстрирует более высокую точность по сравнению с базовым обучением с подкреплением, особенно на ранних этапах, что указывает на его потенциал для ускорения сходимости и повышения общей эффективности.

В статье представлена структура RLoop, использующая активное обучение и диверсификацию траекторий для решения проблемы переобучения в обучении с подкреплением.

Несмотря на успехи обучения с подкреплением (RL) в тренировке больших языковых моделей, возникает проблема переобучения, приводящая к снижению обобщающей способности. В данной работе, представленной под названием ‘RLoop: An Self-Improving Framework for Reinforcement Learning with Iterative Policy Initialization’, исследуется данное явление и предлагается новый фреймворк RLoop, основанный на итеративной инициализации политики для сохранения разнообразия решений и предотвращения катастрофического забывания. Предложенный подход преобразует стандартный процесс обучения в самосовершенствующийся цикл, эффективно конвертируя временные вариации политики в устойчивое улучшение производительности. Способен ли RLoop стать ключевым элементом в создании более надежных и эффективных систем обучения с подкреплением для языковых моделей?

Преодолевая Ограничения Рассуждений в Больших Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, сложные задачи, требующие рассуждений, часто выявляют ограничения в обобщении и устойчивости. Модели, демонстрирующие высокие результаты на стандартных наборах данных, могут испытывать трудности при столкновении с незнакомыми ситуациями или при незначительных изменениях в формулировке задачи. Традиционные подходы обучения с подкреплением, хотя и перспективные, могут страдать от неэффективности и нестабильности. Ключевая проблема заключается в том, что улучшения в системе вознаграждения не всегда приводят к реальным улучшениям в способности к рассуждениям, указывая на проблемы переобучения.

Обучение модели Qwen-2.5-7b-Math с использованием RLoop демонстрирует улучшение точности и показателя pass@k с увеличением числа итераций.
Обучение модели Qwen-2.5-7b-Math с использованием RLoop демонстрирует улучшение точности и показателя pass@k с увеличением числа итераций.

Модель может научиться максимизировать вознаграждение, не понимая сути задачи, что приводит к хрупкому поведению. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается.

RLoop: Самосовершенствующаяся Структура для Обучения

RLoop – это самосовершенствующаяся структура, разработанная для итеративной доработки и повторной инициализации политик. Данный подход направлен на снижение риска переобучения и предотвращение катастрофического забывания информации. В основе RLoop лежит циклический процесс, сочетающий исследование и использование. Фаза исследования фокусируется на генерации разнообразных решений для расширения пространства поиска оптимальной стратегии. Обеспечение разнообразия политик между шагами является ключевым аспектом фазы исследования и реализуется с помощью методов градиентного обучения с подкреплением.

От Исследования к Уточнению: Фаза Эксплуатации

После этапа исследования фаза эксплуатации использует успешные траектории для уточнения исходной политики посредством обучения с учителем. Это позволяет эффективно извлекать пользу из полученного опыта и направлять дальнейшее обучение. Для повышения эффективности процесса уточнения применяются стратегии активного обучения, концентрирующиеся на наиболее сложных задачах для максимизации прироста знаний. Весь процесс функционирует на базе алгоритмов, таких как DAPO, обученных на наборах данных, включая DAPO-17k, и использует базовую модель Qwen-2.5-7b-Math. Результаты показывают, что RLoop значительно превосходит стандартное обучение с подкреплением, улучшая метрику pass@k на различных эталонных наборах данных, таких как MinervaMath, OmniMath и MATH.

Стабильность и Разнообразие в Процессе Обучения

В процессе обучения RLoop поддержание разнообразия траекторий критически важно для предотвращения преждевременной сходимости и обеспечения надежной обобщающей способности модели. Ограничение поиска оптимальных решений позволяет избежать застревания в локальных оптимумах и способствует более эффективному исследованию пространства состояний. Мониторинг метрик, таких как энтропия политики, предоставляет прокси-показатель уровня исследования, необходимого для эффективного обучения с подкреплением. Отслеживание нормы градиента помогает выявить и устранить потенциальную нестабильность во время обучения.

Анализ градиентной нормы в процессе обучения с использованием базового метода RL показывает динамику изменения градиентов.
Анализ градиентной нормы в процессе обучения с использованием базового метода RL показывает динамику изменения градиентов.

RLoop поддерживает норму градиента ниже 0.3 до 800 шагов RL, в то время как стандартный RL испытывает взрыв градиента примерно на 750 шагах и демонстрирует сниженную скорость забывания. Иногда, кажущаяся простота архитектуры является залогом её устойчивости.

Представленная работа демонстрирует важность целостного подхода к построению систем, что находит отклик в словах Анри Пуанкаре: “Наука не состоит из набора фактов, а из способов их интерпретации.” Как и в сложных системах, где изменение одной части вызывает цепную реакцию, RLoop акцентирует внимание на необходимости баланса между исследованием и использованием в обучении языковых моделей. Подход, предложенный в статье, направлен на преодоление проблемы переобучения, что достигается за счёт итеративной инициализации политики и поддержания разнообразия траекторий. Это подтверждает, что понимание всей архитектуры системы и её взаимосвязей является ключом к достижению стабильности и обобщающей способности, особенно в контексте обучения с подкреплением.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует эффективность предложенного подхода RLoop в смягчении проблемы переобучения в обучении с подкреплением для больших языковых моделей, лишь приоткрывает дверь в сложный лабиринт. Успех метода, безусловно, обнадеживает, однако вопрос о его масштабируемости на действительно крупные модели и задачи остаётся открытым. Неизбежно возникает вопрос: насколько универсален принцип баланса между исследованием и использованием, и можно ли его формализовать в виде элегантной, обобщённой теории?

Необходимо признать, что проблема переобучения в контексте обучения с подкреплением для языковых моделей – это лишь симптом более глубокой болезни. Сама архитектура обучения с подкреплением, с её акцентом на немедленную награду, может быть неадекватна для задач, требующих долгосрочного планирования и понимания сложных зависимостей. Возможно, истинный прогресс потребует смелого переосмысления базовых принципов обучения, отказа от упрощённых моделей вознаграждения и принятия более органичного подхода, имитирующего естественный процесс обучения.

В конечном счёте, важно помнить, что простота – ключ к устойчивости. Сложные решения, как правило, хрупки и склонны к неожиданным сбоям. Будущие исследования должны быть направлены на создание элегантных и понятных систем, которые не требуют постоянной тонкой настройки и способны адаптироваться к меняющимся условиям. Иначе, рискуем создать очередного Франкенштейна, чья мощь затмевает его уязвимость.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04285.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-09 20:58