Адаптация языковых моделей слой за слоем: новый подход к финансовому NLP

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена методика LAET, позволяющая оптимизировать небольшие языковые модели для задач финансового анализа с эффективностью, сравнимой с более крупными аналогами.

"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
Адаптивная ансамблевая настройка слоёв (LAET) позволяет выборочно обновлять лишь наиболее эффективные слои нейронной сети, сохраняя остальные замороженными, что существенно снижает вычислительные затраты по сравнению с полной настройкой, при этом превосходя по производительности традиционные методы параметро-эффективной настройки (например, LoRA, DoRA), которые ограничиваются обучением небольших адаптерных модулей.
Адаптивная ансамблевая настройка слоёв (LAET) позволяет выборочно обновлять лишь наиболее эффективные слои нейронной сети, сохраняя остальные замороженными, что существенно снижает вычислительные затраты по сравнению с полной настройкой, при этом превосходя по производительности традиционные методы параметро-эффективной настройки (например, LoRA, DoRA), которые ограничиваются обучением небольших адаптерных модулей.

Предложенная LAET – это фреймворк для адаптации языковых моделей слой за слоем, обеспечивающий высокую производительность и экономию вычислительных ресурсов.

Несмотря на значительный прогресс в области обработки естественного языка, развертывание крупных языковых моделей в финансовом секторе часто сдерживается высокими вычислительными затратами. В данной работе представлена новая методика ‘LAET: A Layer-wise Adaptive Ensemble Tuning Framework for Pretrained Language Models’, позволяющая эффективно адаптировать предварительно обученные модели за счет выборочной тонкой настройки наиболее значимых слоев. Предложенный подход LAET демонстрирует конкурентоспособные результаты в задачах финансового анализа, превосходя существующие модели, даже используя значительно меньшие языковые модели. Сможет ли данная стратегия сделать передовые технологии обработки естественного языка более доступными для широкого круга финансовых организаций и приложений?

Вызов масштаба: ограничения больших языковых моделей

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие способности в обработке естественного языка, успешно справляясь с задачами, которые ранее казались недостижимыми для машин. Однако, увеличение масштаба этих моделей, необходимое для решения сложных задач, требующих логического мышления и глубокого понимания контекста, сопряжено с существенными трудностями. Несмотря на способность генерировать связные и грамматически правильные тексты, БЯМ часто испытывают проблемы с абстрактным мышлением, причинно-следственными связями и решением задач, требующих применения здравого смысла. Простое увеличение количества параметров не гарантирует улучшение способности к рассуждению; необходимы принципиально новые архитектуры и методы обучения, способные преодолеть ограничения существующих моделей и обеспечить надежную и эффективную обработку сложных когнитивных задач.

Традиционные методы тонкой настройки больших языковых моделей (LLM) сталкиваются со значительными вычислительными трудностями. Обучение таких моделей требует огромных ресурсов, как по времени, так и по аппаратным затратам, что делает процесс недоступным для многих исследователей и организаций. Более того, даже при наличии необходимых ресурсов, знания, приобретенные моделью в ходе тонкой настройки для решения конкретной задачи, часто плохо переносятся на другие, даже схожие, области применения. Это связано с тем, что модель может «заучивать» специфические паттерны данных, а не приобретать общие навыки рассуждения. В результате, для каждой новой задачи требуется повторное и дорогостоящее обучение, что ограничивает практическую применимость LLM в широком спектре задач и подчеркивает необходимость разработки более эффективных методов обучения и переноса знаний.

Огромный масштаб современных больших языковых моделей (LLM) создает существенные трудности в понимании принципов их работы и обеспечении контроля над результатами. Из-за миллиардов параметров, определяющих поведение модели, становится практически невозможным проследить логику принятия решений и выявить потенциальные ошибки или предвзятости. Это особенно критично в областях, требующих высокой надежности и прозрачности, таких как медицина, финансы или право, где неконтролируемые или необъяснимые действия модели могут привести к серьезным последствиям. Отсутствие интерпретируемости ограничивает возможности отладки, улучшения и верификации LLM, препятствуя их широкому внедрению в ответственные сферы деятельности и требуя разработки новых методов анализа и контроля над этими сложными системами.

Метод LAET позволяет повысить точность модели за счет выбора и тонкой настройки наиболее эффективных слоев предварительно обученной сети, используя ансамбль предсказаний для получения итогового результата.
Метод LAET позволяет повысить точность модели за счет выбора и тонкой настройки наиболее эффективных слоев предварительно обученной сети, используя ансамбль предсказаний для получения итогового результата.

Целенаправленная настройка слоёв: адаптивный ансамблевый подход

Методология адаптивной ансамблевой настройки слоёв (Layer-wise Adaptive Ensemble Tuning) предполагает выборочную дообутку отдельных слоёв предварительно обученной большой языковой модели (LLM) на основе их вклада в общую производительность. В отличие от традиционной дообутки всей модели, данный подход позволяет идентифицировать и оптимизировать только те слои, которые оказывают наибольшее влияние на целевую задачу. Это достигается путем оценки значимости каждого слоя для конкретной задачи и последующей фокусировки вычислительных ресурсов на наиболее важных из них. Такая избирательность позволяет существенно снизить затраты на обучение и повысить эффективность переноса знаний, сохраняя или улучшая качество итоговой модели.

Методика Layer Probing предполагает оценку эффективности каждого слоя предварительно обученной большой языковой модели (LLM) посредством анализа его вклада в выполнение целевой задачи. Процесс включает в себя подачу на вход модели набора данных и измерение выходных данных каждого слоя. Затем эти выходные данные используются для вычисления метрик, отражающих степень релевантности слоя для решения поставленной задачи, например, с использованием корреляции между выходными данными слоя и конечным результатом. Слои, демонстрирующие наибольшую релевантность и влияние на производительность, идентифицируются как критически важные для последующей тонкой настройки, что позволяет сосредоточить вычислительные ресурсы на наиболее значимых компонентах модели и повысить эффективность переноса знаний.

Направленная настройка ключевых слоёв предобученной большой языковой модели (LLM) позволяет значительно снизить вычислительные затраты и повысить эффективность переноса знаний. Вместо полной перенастройки всех параметров, метод фокусируется на слоях, оказывающих наибольшее влияние на итоговую производительность, что позволяет сократить объем необходимых вычислений и требуемой памяти. Это достигается за счет того, что только параметры отобранных слоёв обновляются в процессе обучения, в то время как остальные остаются фиксированными. Такой подход не только экономит ресурсы, но и снижает риск переобучения, особенно при работе с ограниченными объемами данных, позволяя более эффективно адаптировать LLM к конкретной задаче.

Анализ эффективности слоев показал, что метод, использующий только последний токен (Last Token), стабильно превосходит стратегии суммирования и усреднения всех токенов по точности, что определило его выбор для реализации LAET.
Анализ эффективности слоев показал, что метод, использующий только последний токен (Last Token), стабильно превосходит стратегии суммирования и усреднения всех токенов по точности, что определило его выбор для реализации LAET.

Повышение эффективности с помощью параметрически-эффективной тонкой настройки

Предлагаемый подход расширяет преимущества адаптивной ансамблевой настройки по слоям за счет интеграции методов параметрически эффективной тонкой настройки (PEFT), таких как LoRA, AdaLoRA и DoRA. Данные методы позволяют минимизировать количество обучаемых параметров, что существенно снижает вычислительные затраты и требования к объему памяти. Интеграция PEFT в существующую архитектуру позволяет достичь сравнимой или превосходящей производительности по сравнению с полной тонкой настройкой, сохраняя при этом значительное сокращение количества параметров, необходимых для обучения.

Методы параметрически-эффективной тонкой настройки (PEFT), такие как LoRA, AdaLoRA и DoRA, позволяют значительно снизить количество обучаемых параметров в процессе адаптации больших языковых моделей. Это достигается за счет замораживания большей части исходных весов модели и обучения лишь небольшого числа дополнительных параметров. Уменьшение числа обучаемых параметров напрямую ведет к снижению вычислительных затрат, необходимых для обучения, и уменьшению требований к объему памяти, как во время обучения, так и при развертывании модели. В результате, PEFT-методы позволяют адаптировать крупные модели на ограниченных ресурсах, сохраняя при этом высокую производительность.

Экспериментальные данные демонстрируют, что предложенный подход обеспечивает сопоставимую или превосходящую производительность по сравнению с полной тонкой настройкой модели, при этом значительно сокращается количество обучаемых параметров. В задачах анализа текста удалось добиться снижения количества слоёв до 60% без потери точности. Набор данных FPB показал точность 0.89, FiQA – 0.90, а на TSA – среднеквадратичную ошибку (RMSE) в 0.18. Полученные результаты подтверждают эффективность использования предложенного метода для снижения вычислительных затрат и требований к памяти без ущерба для качества анализа.

Предложенный метод позволяет сократить количество используемых слоёв на 20–40% (до 15–22) по сравнению со стандартным подходом (25–30 слоёв), при этом сохраняя точность выше 0.9, что демонстрирует его эффективность.
Предложенный метод позволяет сократить количество используемых слоёв на 20–40% (до 15–22) по сравнению со стандартным подходом (25–30 слоёв), при этом сохраняя точность выше 0.9, что демонстрирует его эффективность.

Влияние на финансовое прогнозирование и управление рисками

Исследование демонстрирует высокую эффективность предложенного подхода в двух ключевых областях финансового анализа: прогнозировании и управлении рисками. Методика, основанная на тонкой настройке больших языковых моделей, таких как Gemma-2-2B, Llama-3.2-3B и Phi-3.5-mini, позволяет значительно повысить точность предсказаний и улучшить качество принимаемых решений в сложных финансовых сценариях. Подтверждением служит достижение 99% точности при оценке рисков на польском наборе данных, а также показатели в 0.59 и 0.53 на известных бенчмарках CIKM18 и ACL18 соответственно, что свидетельствует о превосходстве данного подхода над существующими аналогами и открывает новые возможности для оптимизации финансовых стратегий.

Применение разработанного подхода к тонкой настройке больших языковых моделей, таких как Gemma-2-2B, Llama-3.2-3B и Phi-3.5-mini, позволило добиться передовых результатов на специализированных бенчмарках. Данная методика обеспечивает существенное повышение эффективности моделей в задачах финансового прогнозирования и управления рисками, демонстрируя их способность к более точной обработке и анализу данных. Полученные результаты подтверждают, что тонкая настройка с использованием предложенного подхода является ключевым фактором для достижения высокой производительности языковых моделей в сложных финансовых сценариях, открывая новые возможности для автоматизации и оптимизации процессов принятия решений.

Улучшенная производительность, достигнутая благодаря применению усовершенствованных языковых моделей, напрямую влияет на точность прогнозирования и качество принятия решений в сложных финансовых ситуациях. Исследования показали впечатляющие результаты: на польском наборе данных для управления рисками модели демонстрируют точность до 99%, что свидетельствует о значительном повышении надежности оценки потенциальных угроз. Кроме того, на известных международных наборах данных CIKM18 и ACL18, модели достигли показателей точности в 0.59 и 0.53 соответственно, подтверждая их эффективность в различных условиях и задачах финансового анализа. Эти результаты позволяют предполагать, что применение подобных технологий может существенно повысить эффективность управления финансовыми рисками и улучшить качество инвестиционных решений.

Перспективы развития: к адаптивным и интеллектуальным языковым моделям

В будущем исследования будут направлены на разработку более сложных методов зондирования слоёв нейронных сетей, чтобы выявить именно те слои, которые оказывают наибольшее влияние на процесс тонкой настройки языковых моделей. Эти усовершенствованные техники позволят точно определить, какие слои наиболее критичны для конкретных задач, и оптимизировать процесс обучения, концентрируясь на них. Вместо универсальной тонкой настройки всей модели, появится возможность избирательно адаптировать лишь ключевые слои, значительно снижая вычислительные затраты и повышая эффективность обучения. Такой подход обещает не только ускорить процесс адаптации моделей к новым задачам, но и позволит создавать более специализированные и производительные языковые модели для различных областей применения.

Исследования направлены на разработку стратегий динамического выбора слоёв в больших языковых моделях (LLM) в зависимости от конкретной задачи или входных данных. Вместо обучения всех слоёв модели для каждой новой задачи, предлагается избирательно активировать и адаптировать лишь те слои, которые наиболее релевантны для текущего запроса. Такой подход позволит значительно повысить эффективность обучения и снизить вычислительные затраты, поскольку не все слои в LLM одинаково важны для решения разных типов задач. Ожидается, что динамический выбор слоёв позволит LLM более гибко адаптироваться к новым условиям и демонстрировать улучшенные результаты в широком спектре приложений, от обработки естественного языка до решения сложных аналитических задач.

Предстоящие исследования открывают перспективы для полного раскрытия потенциала больших языковых моделей, позволяя им успешно справляться со всё более сложными задачами в самых разных областях. Развитие адаптивных алгоритмов и методов тонкой настройки позволит этим моделям не просто обрабатывать информацию, но и демонстрировать глубокое понимание контекста и способность к обобщению. Ожидается, что это приведёт к значительному прогрессу в таких сферах, как научные исследования, разработка программного обеспечения, автоматический перевод и даже творчество, где языковые модели смогут стать полноценными помощниками и соавторами. Преодоление текущих ограничений в понимании и генерации текста откроет путь к созданию интеллектуальных систем, способных решать задачи, ранее считавшиеся исключительно прерогативой человеческого разума.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в области обработки естественного языка, фокусируясь на оптимизации небольших языковых моделей для финансовых задач. Авторы, подобно тому, как математик ищет элегантное решение, предлагают LAET – метод адаптации, нацеленный на достижение конкурентоспособной производительности при значительном снижении вычислительных затрат. Этот подход перекликается с принципом минимизации избыточности, ведь каждый параметр, добавленный без необходимости, потенциально увеличивает сложность и вероятность ошибки. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Авторы, однако, предлагают не преждевременную, а осознанную оптимизацию, тщательно адаптируя каждый слой модели для достижения максимальной эффективности и точности.

Что Дальше?

Представленный подход, хотя и демонстрирует снижение вычислительных затрат при адаптации языковых моделей для задач финансового NLP, не решает фундаментальную проблему: зависимость от эмпирических результатов. Достижение «конкурентоспособной производительности» само по себе не является доказательством; это лишь наблюдение, которое требует строгой математической формулировки. Недостаточно показать, что метод работает на конкретном наборе данных; необходимо доказать, что он будет работать в общем случае, и что его эффективность не является случайностью.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке теоретической основы для адаптации слоев, а не просто на эмпирическом поиске оптимальных параметров. Важно выйти за рамки «эффективной настройки» и стремиться к пониманию того, почему определенные слои более чувствительны к изменениям, чем другие. Простое уменьшение количества обучаемых параметров – это лишь технический прием; истинная элегантность заключается в создании алгоритма, который требует минимального количества ресурсов по самой своей природе.

Перспективы кроются в интеграции формальных методов верификации с архитектурами глубокого обучения. Возможно, следующая итерация не будет связана с поиском «лучшей» модели, а с доказательством того, что данная модель корректна для поставленной задачи. Успех в этом направлении потребует отхода от «черного ящика» и перехода к прозрачным, доказуемым алгоритмам, в которых каждый шаг обоснован строгой логикой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11315.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-17 12:21