Искусственный интеллект для ипотеки: адаптация больших языковых моделей к финансовой сфере

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет эффективно обучать мощные модели обработки языка для решения специфических задач в области ипотечного кредитования, сохраняя при этом их способность понимать и выполнять инструкции.

"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

Основанный на остаточном обучении подход к построению архитектуры сети позволяет эффективно передавать информацию, обходя проблему затухания градиента и обеспечивая возможность обучения глубоких нейронных сетей путём добавления остаточных связей к традиционным свёрточным блокам, что выражается формулой $F(x) = H(x) + x$, где $H(x)$ представляет собой остаточную функцию, а $x$ - входные данные. — Основанный на остаточном обучении подход к построению архитектуры сети позволяет эффективно передавать информацию, обходя проблему затухания градиента и обеспечивая возможность обучения глубоких нейронных сетей путём добавления остаточных связей к традиционным свёрточным блокам, что выражается формулой $F(x) = H(x) + x$, где $H(x)$ представляет собой остаточную функцию, а $x$ — входные данные.

Предложена двухпутевая архитектура с использованием остаточных инструкций и самонаправляющейся смеси экспертов для адаптации больших языковых моделей к домену ипотечного финансирования.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в различных областях, их адаптация к специализированным секторам, таким как ипотечное финансирование, требует сохранения способности следовать инструкциям при одновременном расширении предметной области. В данной работе, ‘MortgageLLM: Domain-Adaptive Pretraining with Residual Instruction Transfer, Alignment Tuning, and Task-Specific Routing’, представлена новая архитектура, использующая двойной трек специализации и технику восстановления инструкций, что позволяет эффективно балансировать между экспертными знаниями и способностью к диалогу. Предложенный подход демонстрирует значительное превосходство над базовыми моделями в задачах классификации, суммирования и вопросно-ответных системах. Возможно ли дальнейшее расширение данной архитектуры для автоматизации еще более сложных процессов в сфере финансовых услуг?

Адаптация больших языковых моделей к специализированным областям

Несмотря на впечатляющую широту возможностей больших языковых моделей, для достижения максимальной эффективности в специализированных областях, таких как ипотечное финансирование, требуется их адаптация. Общие языковые модели, обученные на обширных, но неспециализированных данных, зачастую демонстрируют недостаточную производительность при работе с узкопрофильными задачами. Это связано с отсутствием у них глубоких знаний специфической терминологии, отраслевых нюансов и контекста, характерных для конкретной предметной области. Поэтому, для успешного применения таких моделей в практических задачах, связанных с ипотекой, необходима дополнительная настройка и обучение на специализированных данных, позволяющая им эффективно понимать и обрабатывать информацию, релевантную данной сфере.

Непосредственное применение общедоступных языковых моделей часто демонстрирует недостаточную эффективность в узкоспециализированных областях, таких как, например, финансовый сектор или медицинская диагностика. Это связано с тем, что базовые модели, обученные на огромных объемах общедоступного текста, лишены глубокого понимания отраслевой терминологии, специфических концепций и нюансов, характерных для конкретной предметной области. В результате, даже при кажущейся грамматической корректности, ответы модели могут быть неточными, нерелевантными или попросту бессмысленными с точки зрения эксперта в данной области. Для достижения приемлемого уровня производительности требуется адаптация модели к конкретному домену, включающая в себя обучение на специализированных корпусах данных и тонкую настройку параметров для учета отраслевых особенностей.

Адаптация больших языковых моделей (LLM) к специализированным областям знаний представляет собой сложную задачу, требующую значительных вычислительных ресурсов и, как следствие, больших затрат. Процесс тонкой настройки, необходимый для достижения высокой производительности в конкретной области, такой как финансовый анализ или медицинская диагностика, может потребовать обработки огромных объемов данных и проведения множества итераций обучения. В связи с этим, разработка эффективных методов доменной специализации, позволяющих минимизировать потребление ресурсов без ущерба для качества, является приоритетной задачей. Исследования направлены на поиск компромиссов между точностью модели и ее вычислительной стоимостью, например, за счет использования методов переноса обучения, дистилляции знаний или квантизации, что позволит сделать применение LLM в узкоспециализированных областях более доступным и экономически оправданным.

Результаты оценки ипотечных кредитов показывают, что более высокие значения соответствуют более благоприятным условиям.

Эффективные методы адаптации: формирование доменной экспертизы

Продолжение предварительного обучения (continued pretraining) является эффективным методом внедрения знаний, специфичных для определенной области, в базовую большую языковую модель (LLM), такую как Meta-LLaMA-3.1-8B. В процессе продолжения обучения модель подвергается воздействию большого объема неразмеченных текстовых данных, релевантных целевой области, что позволяет ей изучать статистические закономерности и связи, характерные для данной области. В отличие от обучения с нуля, продолжение обучения использует уже существующие знания, накопленные моделью во время первоначального обучения, и адаптирует их к новым данным, что значительно снижает требуемые вычислительные ресурсы и время обучения. Этот подход позволяет модели лучше понимать терминологию, контекст и нюансы конкретной области, улучшая её способность генерировать связные и релевантные тексты.

Для дальнейшей оптимизации модели применяется контролируемое обучение с использованием размеченных данных из целевой предметной области. Этот метод предполагает использование наборов данных, где каждый пример содержит входные данные и соответствующие правильные ответы, что позволяет модели научиться сопоставлять входные данные с желаемыми выходными данными в контексте конкретной задачи. В процессе контролируемого обучения веса модели корректируются на основе ошибки между предсказанным результатом и правильным ответом, что приводит к улучшению производительности в решении задач, специфичных для целевой области. Например, для задач классификации используются размеченные примеры, позволяющие модели выявлять закономерности и точно классифицировать новые данные.

Методы параметрически-эффективной адаптации, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation), существенно снижают вычислительные затраты на дообучение больших языковых моделей. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA замораживает предобученные веса и вводит небольшое количество обучаемых параметров низкого ранга. Это позволяет сократить потребление памяти и вычислительные ресурсы, необходимые для дообучения, делая адаптацию LLM к конкретным доменам более доступной, особенно при ограниченных аппаратных возможностях. В результате, LoRA позволяет эффективно адаптировать модели, сохраняя при этом большую часть знаний, полученных на этапе предварительного обучения.

Комбинированное применение методов продолжения предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и параметрически-эффективных техник, таких как LoRA, позволяет создавать высокопроизводительные доменно-адаптированные модели. В частности, применительно к задаче Multiple Choice Question (MCQ) по ипотеке, данная комбинация методов демонстрирует точность в 64.1%, что на 16.3 процентных пункта выше, чем у исходной модели MLM v1 (47.8%). Подобное улучшение указывает на эффективность предложенного подхода к адаптации больших языковых моделей для решения специализированных задач.

Схема демонстрирует архитектуру прямого дообучения (Direct Fine-tuning) в рамках второго этапа проекта.

Уточнение поведения модели: приведение в соответствие с предпочтениями пользователя

Прямая оптимизация предпочтений (DPO) представляет собой метод тонкой настройки доменно-адаптированной модели на основе обратной связи от людей. В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, DPO напрямую оптимизирует политику модели, максимизируя вероятность выбора предпочтительных ответов, предоставленных человеком. Этот подход позволяет обучать модель, чтобы она генерировала выходные данные, соответствующие желаемым характеристикам, таким как полезность, правдивость и безвредность, без необходимости в сложных этапах оценки вознаграждения. В процессе обучения DPO используется набор данных пар ответов, где для каждого запроса указан предпочтительный и непредпочтительный вариант, что позволяет модели быстро адаптироваться к заданным критериям качества.

Методика передачи остаточных инструкций (instruction residual techniques) позволяет перенести способность следовать инструкциям на дообученную (domain-adapted) модель. Данный подход предполагает использование разницы между предсказаниями модели до и после обучения на конкретной задаче, чтобы сохранить исходные навыки следования инструкциям, одновременно адаптируя модель к новому домену. Этот метод особенно эффективен, поскольку позволяет избежать «забывания» ранее усвоенных навыков в процессе дообучения, что критически важно для поддержания общей производительности и универсальности модели. Фактически, остаточные инструкции служат своего рода «дополнением» к процессу дообучения, гарантируя, что модель не только адаптируется к новому домену, но и сохраняет способность понимать и выполнять инструкции.

Оценка качества с использованием метрик, таких как BERTScore, позволяет проводить строгий анализ семантической близости генерируемых моделью текстов к эталонным выходным данным, подтверждая эффективность процесса выравнивания. В ходе тестирования, наша модель продемонстрировала наивысший показатель BERTScore среди всех протестированных моделей, что свидетельствует о более высокой степени соответствия генерируемых текстов ожидаемым семантическим характеристикам и качеству. Результаты оценки, представленные на Рисунке 3, подтверждают превосходство модели в обеспечении семантической точности и релевантности.

В результате проведенной оптимизации и обучения модель продемонстрировала значительное улучшение производительности и соответствие ожиданиям пользователей. Подтверждением этого является показатель предпочтений, достигнутый в ходе оценки экспертами (SME — Subject Matter Experts) — 92.9% в сравнении с базовыми моделями. Данный результат свидетельствует о том, что модель генерирует ответы, которые эксперты оценивают как более релевантные, полезные и соответствующие запросам, чем ответы, предоставляемые исходными моделями.

Масштабируемый и эффективный вывод с использованием передовых архитектур

Двойная архитектура экспертов позволяет значительно оптимизировать домен-адаптированные модели, разделяя функциональность и специализируя отдельные компоненты для решения различных задач или обработки разных типов запросов. Вместо единой универсальной модели, система использует несколько экспертов, каждый из которых обучен для конкретной области или типа задачи. Такой подход позволяет добиться более высокой точности и эффективности, поскольку каждый эксперт фокусируется на узком спектре задач, что снижает вычислительную нагрузку и повышает скорость обработки. Данная архитектура позволяет модели эффективно адаптироваться к разнообразным сценариям использования и предоставлять более релевантные и точные ответы, в отличие от традиционных моделей, стремящихся к универсальности.

Архитектура, сочетающая в себе несколько экспертных моделей, в сочетании с самонастраивающейся системой маршрутизации, обеспечивает интеллектуальное перенаправление запросов к наиболее подходящей специализированной модели. Данная система динамически анализирует входящий запрос и определяет, какая из экспертных моделей обладает наибольшей компетенцией в обработке конкретной задачи или типа вопроса. Это позволяет не только повысить точность и релевантность ответов, но и существенно оптимизировать вычислительные ресурсы, направляя нагрузку только на те модели, которые действительно необходимы для решения поставленной задачи. В результате, достигается значительное улучшение эффективности и скорости обработки запросов, особенно в сложных и многообразных предметных областях.

Для обеспечения высокой скорости и эффективности обработки запросов к большим языковым моделям используется библиотека vLLM. Данный инструмент представляет собой оптимизированную платформу для развертывания и обслуживания LLM, позволяющую значительно сократить время ответа и повысить пропускную способность. vLLM использует передовые методы, такие как непрерывная обработка пакетов запросов и оптимизация использования памяти, что позволяет обслуживать больше пользователей одновременно и снижать задержки. Особое внимание уделяется эффективному управлению ресурсами, что делает vLLM идеальным решением для масштабируемых приложений, требующих быстрого и надежного доступа к возможностям языковых моделей.

Внедрение передовых архитектур и систем маршрутизации запросов значительно повышает масштабируемость и скорость работы доменно-адаптированных языковых моделей. Данные усовершенствования не только обеспечивают более быструю обработку запросов, но и существенно укрепляют защиту от вредоносных атак. Исследования показывают, что предложенные решения демонстрируют устойчивость к внедрению запросов, достигающую 66.4%, и снижают вероятность генерации вредоносного программного обеспечения на 80.7%. Такое сочетание повышения производительности и безопасности открывает новые возможности для надежного и эффективного использования языковых моделей в различных областях, где критически важна как скорость, так и защита от несанкционированного доступа и злоумышленного использования.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность математической точности в адаптации больших языковых моделей к специализированным областям, таким как ипотечное финансирование. Авторы демонстрируют, что эффективная доменная адаптация требует не просто увеличения объема данных, но и создания архитектуры, способной к доказательной оптимизации. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Оптимизация без анализа — это самообман и ловушка для неосторожного разработчика». Данный подход, использующий остаточные инструкции и самонаправляющуюся смесь экспертов, представляет собой попытку создать именно такую доказательную систему, позволяющую модели одновременно демонстрировать глубокое понимание предметной области и способность точно следовать инструкциям, избегая поверхностных решений, основанных лишь на эмпирических данных.

Куда Далее?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность адаптации больших языковых моделей к узкоспециализированной области, такой как ипотечное финансирование. Однако, стоит признать, что истинная проверка алгоритма — это не его успех на заранее подготовленных данных, а способность к обобщению. Необходимо более тщательно исследовать, насколько предложенная архитектура устойчива к изменениям в регуляторной среде и экономическим циклам, которые неизбежно влияют на данные в данной области. Простое увеличение объема данных для обучения не является решением; требуется глубокое понимание фундаментальных принципов, определяющих эти изменения.

Особый интерес представляет вопрос о взаимодействии между доменом-специфичными знаниями и способностью модели следовать инструкциям. В текущей реализации, разделение этих аспектов представляется несколько искусственным. Следующим шагом видится разработка более элегантной архитектуры, в которой эти два компонента органично интегрированы, позволяя модели не просто отвечать на вопросы, а рассуждать и делать обоснованные выводы, основываясь на глубоком понимании предметной области. Иначе это лишь имитация интеллекта, а не его проявление.

В конечном итоге, успех подобных исследований будет определяться не количеством параметров в модели, а её способностью к доказательному мышлению. Алгоритм должен быть не просто «достаточно хорош», а математически корректен. Иначе, все усилия по адаптации и настройке останутся лишь иллюзией прогресса, тенью истинной элегантности кода.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21101.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-29 20:36