Удача в обучении: Новый подход к преодолению расхождений в политиках при обучении языковых моделей с подкреплением

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную методику, позволяющую стабилизировать и ускорить процесс обучения больших языковых моделей, несмотря на значительные различия между политиками, используемыми для сбора данных и обучения.

"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
Оптимизированный отбор проб с бюджетом (OBRS) и процедуры повторного взвешивания, представленные в работе, позволяют эффективно управлять выборкой в задачах, где ресурсы ограничены, обеспечивая баланс между точностью и вычислительной сложностью.
Оптимизированный отбор проб с бюджетом (OBRS) и процедуры повторного взвешивания, представленные в работе, позволяют эффективно управлять выборкой в задачах, где ресурсы ограничены, обеспечивая баланс между точностью и вычислительной сложностью.

Представлен алгоритм Jackpot, использующий оптимальную выборку с отклонением по бюджету для эффективной подгонки распределений политик в задачах обучения с подкреплением.

Обучение с подкреплением для больших языковых моделей (LLM) сталкивается с ограничениями, обусловленными высокой стоимостью этапа генерации траекторий. В работе ‘Jackpot: Optimal Budgeted Rejection Sampling for Extreme Actor-Policy Mismatch Reinforcement Learning’ предложен новый фреймворк, использующий оптимальную выборочную приемку с фиксированным бюджетом (OBRS) для снижения расхождения между политикой генерации траекторий и обучаемой политикой. Это позволяет добиться стабильного обучения и эффективности, сопоставимой с on-policy методами, даже при значительном расхождении между политиками. Может ли предложенный подход стать ключевым шагом к практическому разделению этапов генерации траекторий и оптимизации политики в обучении LLM с подкреплением?

Ограничения Больших Языковых Моделей: Теория и Реальность

Несмотря на впечатляющие достижения в различных областях, современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют существенные ограничения в способности к сложному рассуждению и обобщению знаний. Хотя БЯМ способны генерировать связные и грамматически правильные тексты, их понимание контекста и логических связей зачастую поверхностно. Модели могут успешно решать задачи, аналогичные тем, что встречались в обучающей выборке, но испытывают трудности при столкновении с новыми, нетипичными ситуациями или при необходимости применения знаний в нестандартных комбинациях. Это связано с тем, что БЯМ, по сути, оперируют статистическими закономерностями в данных, а не глубоким пониманием смысла, что препятствует их способности к настоящему интеллектуальному анализу и адаптации к меняющимся условиям. Таким образом, несмотря на кажущийся интеллект, БЯМ нуждаются в дальнейшем совершенствовании для преодоления этих фундаментальных ограничений.

Непосредственное увеличение масштаба языковых моделей, хотя и привело к впечатляющим результатам, сталкивается с растущими вычислительными издержками и неэффективностью. Обучение и развертывание моделей с миллиардами параметров требует огромных ресурсов, что делает этот подход unsustainable в долгосрочной перспективе. В связи с этим, активно разрабатываются новые подходы, направленные на повышение эффективности использования данных — так называемая «sample efficiency». Эти методы включают в себя, например, обучение с подкреплением, мета-обучение и использование синтетических данных, позволяя моделям достигать сравнимых или даже превосходящих результатов, используя значительно меньшие объемы обучающих данных и требуя меньше вычислительных ресурсов. Повышение «sample efficiency» является ключевым шагом на пути к созданию более доступных и устойчивых языковых моделей.

Существенное расхождение между распределением данных, используемых при обучении языковых моделей, и реальной средой, в которой они применяются, представляет собой серьезную проблему для обеспечения надежной работы. В процессе обучения модели усваивают закономерности, характерные для определенного набора данных, который может не отражать всего разнообразия ситуаций, с которыми она столкнется в будущем. Это несоответствие, известное как смещение распределений, приводит к снижению точности и предсказуемости модели в новых, незнакомых условиях. Например, модель, обученная на формальном письменном языке, может испытывать трудности с пониманием разговорной речи или сленга. Поэтому, для повышения надежности языковых моделей необходимо разрабатывать методы адаптации к изменяющимся условиям и уменьшения влияния смещения распределений, что является ключевой задачей в области искусственного интеллекта.

Численное моделирование показало, что предложенный метод Jackpot ([latex] ext{Jackpot} [/latex]) эффективно снижает расхождение Кульбака-Лейблера ([latex] KL [/latex]) между распределениями вероятностей актора и политики, поддерживая его на низком уровне в процессе обучения, в отличие от методов без выравнивания и TIS, при этом обеспечивая высокую скорость принятия (>90%) даже при значительном различии между распределениями.
Численное моделирование показало, что предложенный метод Jackpot ( ext{Jackpot} ) эффективно снижает расхождение Кульбака-Лейблера ( KL ) между распределениями вероятностей актора и политики, поддерживая его на низком уровне в процессе обучения, в отличие от методов без выравнивания и TIS, при этом обеспечивая высокую скорость принятия (>90%) даже при значительном различии между распределениями.

Обучение с Подкреплением: Настройка Поведения Языковых Моделей

Обучение с подкреплением (RL) представляет собой перспективный подход к согласованию больших языковых моделей (LLM) с желаемым поведением и улучшению их способности принимать решения. В отличие от традиционных методов обучения с учителем, RL позволяет модели обучаться посредством взаимодействия со средой и получения обратной связи в виде наград или штрафов. Это позволяет LLM оптимизировать стратегии генерации текста, направленные на достижение конкретных целей, таких как максимизация полезности ответа, минимизация вредных или предвзятых высказываний, или повышение согласованности с инструкциями пользователя. Применение RL позволяет преодолеть ограничения, присущие обучению на статичных наборах данных, и адаптировать LLM к динамическим требованиям и сложным задачам.

Метод PPO (Proximal Policy Optimization) является широко используемым алгоритмом обучения с подкреплением для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM) благодаря своей стабильности и эффективности. Однако, методы обучения вне политики (off-policy methods), такие как Q-learning и его варианты, предлагают потенциальные преимущества, включая более эффективное использование данных и возможность обучения на данных, собранных из предыдущих версий модели или других источников. В отличие от PPO, который требует сбора данных непосредственно из текущей политики, off-policy методы позволяют использовать данные, полученные из любой политики, что может ускорить процесс обучения и повысить общую производительность модели. При этом, реализация off-policy методов для LLM требует тщательного контроля для предотвращения проблем, связанных с оценкой ценности и смещением распределений.

Основная сложность применения обучения с подкреплением (RL) к большим языковым моделям (LLM) заключается в эффективном отборе выборок (sampling) из модели и минимизации расхождения распределений между данными, используемыми в процессе обучения, и данными, с которыми модель сталкивается при реальном использовании. Неадекватный отбор выборок может привести к предвзятости и снижению обобщающей способности модели. Расхождение распределений, возникающее из-за различий в данных обучения и развертывания, может значительно ухудшить производительность LLM в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Для смягчения этих проблем используются такие методы, как важность отбора проб (importance sampling) и адаптация распределений, направленные на снижение влияния нерепрезентативных выборок и обеспечение стабильности обучения.

Для снижения вычислительных затрат при обучении с подкреплением, предлагается использовать более дешевую, но менее точную модель для генерации траекторий, однако для успешного обучения необходимо обеспечить соответствие распределений вероятностей между этими моделями, что достигается благодаря предложенному методу pointJackpot, обеспечивающему стабильное обучение даже в сложных сценариях, где предыдущие подходы, такие как TIS, демонстрируют нестабильность и увеличение расхождения Кулбака-Лейблера.
Для снижения вычислительных затрат при обучении с подкреплением, предлагается использовать более дешевую, но менее точную модель для генерации траекторий, однако для успешного обучения необходимо обеспечить соответствие распределений вероятностей между этими моделями, что достигается благодаря предложенному методу pointJackpot, обеспечивающему стабильное обучение даже в сложных сценариях, где предыдущие подходы, такие как TIS, демонстрируют нестабильность и увеличение расхождения Кулбака-Лейблера.

Оптимизация Выборки: Эффективное Обучение с Подкреплением

Оптимальная выборка с отклонением по бюджету (OBRS) представляет собой метод снижения расхождений в траекториях обучения с подкреплением путем выборочного принятия только наиболее информативных примеров. В отличие от стандартной практики принятия всех сгенерированных траекторий, OBRS оценивает каждую траекторию на основе определенного критерия (например, ожидаемой награды) и принимает ее только в том случае, если она соответствует заданному бюджету. Это позволяет отсеивать траектории с низкой вероятностью успеха или высокой дисперсией, что, в свою очередь, способствует повышению стабильности обучения и снижению вариативности результатов. Использование OBRS особенно эффективно в задачах, где процесс генерации траекторий является стохастическим и подвержен значительным колебаниям.

Комбинирование метода Optimal Budget Rejection Sampling (OBRS) с Top-k Sampling позволяет значительно повысить эффективность обучения с подкреплением за счет фокусировки на наиболее вероятных токенах при генерации траекторий. Top-k Sampling ограничивает пространство поиска наиболее вероятными k токенами, что снижает вычислительные затраты по сравнению с полным перебором. Применение OBRS совместно с Top-k Sampling позволяет выборочно принимать только наиболее качественные траектории, отфильтровывая менее информативные, что дополнительно снижает вычислительную нагрузку и ускоряет процесс обучения. Такой подход позволяет достичь оптимального баланса между качеством сэмплирования и вычислительными ресурсами, делая обучение больших моделей более практичным.

Для ускорения процесса генерации траекторий, необходимого для обучения с подкреплением (RL) с использованием больших моделей, применяются методы квантизации и оптимизации инференса. В частности, разработанный подход Jackpot позволяет аппроксимировать нормализацию с сохранением более 87% точности, используя только топ-20 наиболее вероятных токенов. При этом, вычислительные издержки, связанные с применением Jackpot, составляют менее 3%, что делает его эффективным решением для масштабирования RL-обучения на большие модели и уменьшения времени генерации траекторий.

Метод Jackpot обеспечивает согласование вероятностных распределений моделей при обучении, позволяя более слабой модели генерировать траектории для обучения более сильной, что обеспечивает стабильное обучение и сопоставимую производительность с большой моделью в различных конфигурациях (Qwen2.5 1.5B/3B, Qwen3 1.7B/4B и 1.7B/8B), в отличие от существующих TIS методов.
Метод Jackpot обеспечивает согласование вероятностных распределений моделей при обучении, позволяя более слабой модели генерировать траектории для обучения более сильной, что обеспечивает стабильное обучение и сопоставимую производительность с большой моделью в различных конфигурациях (Qwen2.5 1.5B/3B, Qwen3 1.7B/4B и 1.7B/8B), в отличие от существующих TIS методов.

Jackpot: Унифицированная Платформа для Обучения с Подкреплением Языковых Моделей

Разработанная система Jackpot объединяет в себе стратегии OBRS (Off-policy Batch Reinforcement Learning with Sample Reuse) и Top-k sampling в единую, оптимизированную структуру обучения с подкреплением, специально адаптированную для больших языковых моделей. Такой подход позволяет эффективно использовать накопленный опыт, избегая необходимости повторного обучения на одних и тех же данных, что значительно повышает эффективность процесса. В частности, Top-k sampling, ограничивая выбор наиболее вероятными вариантами, способствует стабилизации обучения и предотвращает генерацию нерелевантного или бессмысленного текста. Интеграция этих двух методов в единую структуру обучения создает мощный инструмент для точной настройки языковых моделей и достижения высоких результатов в различных задачах, требующих генерации осмысленного и релевантного контента.

В основе системы Jackpot лежит эффективное обучение с подкреплением вне политики, достигаемое благодаря использованию эталонной политики. Этот подход значительно повышает эффективность использования данных и устойчивость обучения больших языковых моделей. Эксперименты показали, что Jackpot способен поддерживать стабильное обучение на протяжении как минимум 300 шагов, что является существенным улучшением по сравнению с предыдущими методами, которые часто демонстрируют нестабильность и приводят к коллапсу процесса обучения. Использование эталонной политики позволяет модели извлекать полезную информацию из данных, собранных другими стратегиями, что существенно снижает потребность в новых, дорогостоящих данных и ускоряет процесс оптимизации.

В рамках разработанной системы Jackpot, для обеспечения стабильности обучения языковых моделей, применяются методы Trust Region в алгоритме PPO. Такой подход позволяет ограничивать изменения в политике модели на каждом шаге, эффективно предотвращая резкое ухудшение производительности и обеспечивая устойчивое обучение. Результаты экспериментов демонстрируют, что Jackpot достигает сопоставимой точности с методами обучения на основе прямых взаимодействий (on-policy) в решении сложных математических задач, включая бенчмарки AMC, MATH500, AIME24 и GSM8K. Это свидетельствует о высокой эффективности предложенного подхода к обучению с подкреплением и его потенциале для применения в различных областях, требующих решения сложных логических и вычислительных задач.

Метод Jackpot эффективно предотвращает обрезку в процессе обучения с подкреплением, особенно превосходя TIS при значительном расхождении политик агента и обеспечивая стабильность обучения даже при отключении ограничения KL-дивергенции.
Метод Jackpot эффективно предотвращает обрезку в процессе обучения с подкреплением, особенно превосходя TIS при значительном расхождении политик агента и обеспечивая стабильность обучения даже при отключении ограничения KL-дивергенции.

К Более Адаптивным и Интеллектуальным Языковым Агентам

Эффективность алгоритма Jackpot открывает принципиально новые перспективы для непрерывного обучения и адаптации больших языковых моделей (LLM) непосредственно в реальных условиях эксплуатации. В отличие от традиционных методов, требующих огромных объемов размеченных данных и дорогостоящей переподготовки, Jackpot позволяет модели совершенствоваться в процессе взаимодействия с окружающей средой, используя лишь небольшое количество обратной связи. Это особенно важно для приложений, где данные постоянно меняются или сложно получить размеченные примеры, например, в системах диалогового искусственного интеллекта или автономных агентах. Возможность динамической адаптации позволяет LLM оставаться актуальными и эффективными, преодолевая ограничения статических моделей и приближая их к уровню человеческого интеллекта, способного к обучению на протяжении всей жизни.

Исследования, направленные на усовершенствование методов выборки и алгоритмов обучения с подкреплением вне политики, демонстрируют значительный потенциал для повышения эффективности использования данных при обучении больших языковых моделей. В частности, разработка более сложных стратегий отбора наиболее информативных примеров и алгоритмов, позволяющих использовать накопленный опыт повторно, без необходимости повторного прохождения всего процесса обучения, может существенно снизить вычислительные затраты и время, необходимые для адаптации моделей к новым задачам и средам. Перспективные направления включают в себя изучение алгоритмов, способных эффективно оценивать качество полученных выборок и динамически адаптировать стратегию отбора, а также разработку новых методов для обобщения опыта, полученного в различных ситуациях. Дальнейшее развитие этих технологий открывает возможности для создания более гибких и эффективных языковых агентов, способных к непрерывному обучению и адаптации в реальных условиях.

Надежное обучение больших языковых моделей (LLM) с использованием обучения с подкреплением (RL) представляет собой ключевой шаг на пути к созданию по-настоящему интеллектуальных агентов, способных к сложным рассуждениям и решению проблем. В отличие от традиционных методов обучения, основанных на огромных объемах размеченных данных, RL позволяет LLM учиться посредством взаимодействия со средой и получения обратной связи, что имитирует человеческий процесс обучения. Это открывает возможности для адаптации к новым задачам и ситуациям без необходимости повторного обучения на новых данных. Успешное применение RL к LLM позволит создавать агентов, способных не просто генерировать текст, но и планировать действия, принимать решения и эффективно взаимодействовать с окружающим миром, приближая искусственный интеллект к уровню человеческого интеллекта.

Несмотря на то, что Jackpot позволяет обучать большие модели, используя свёртку меньшей модели, в конечном итоге это всё равно приводит к коллапсу.
Несмотря на то, что Jackpot позволяет обучать большие модели, используя свёртку меньшей модели, в конечном итоге это всё равно приводит к коллапсу.

Работа демонстрирует неизбежную борьбу между теорией и практикой. Авторы предлагают Jackpot — элегантное решение для обучения больших языковых моделей в условиях расхождения политик, используя оптимальную выборку с отбраковкой. Однако, за каждым «революционным» подходом скрывается компромисс. Неизбежно возникнет вопрос о вычислительных затратах и необходимости тонкой настройки параметров. Как говорил Алан Тьюринг: «Мы можем только надеяться, что машины не станут слишком умными». В данном случае, «умная» система обучения потребует от инженеров ещё больше усилий для поддержания её работоспособности и предотвращения нежелательных последствий. Эта работа — ещё одно подтверждение того, что даже самые изящные алгоритмы рано или поздно столкнутся с суровой реальностью продакшена.

Куда это всё ведёт?

Предложенный подход, безусловно, позволяет отодвинуть момент неминуемого коллапса при обучении языковых моделей в рамках обучения с подкреплением. Однако, не стоит обольщаться. Проблема несоответствия между политикой развертывания и обученной политикой не исчезла, она лишь временно смягчена. Вполне вероятно, что сейчас это назовут AI и получат инвестиции, но в конечном итоге, всё упрётся в вычислительные ресурсы и необходимость в ещё более изощрённых методах отбора. Каждый «революционный» алгоритм завтра станет техдолгом, который придётся оплачивать новыми серверами.

Более того, акцент на оптимальном бюджете отбора, хоть и оправдан с точки зрения эффективности, лишь откладывает решение более фундаментальной задачи: как научить агента строить внутреннюю модель мира, а не полагаться на случайные блуждания в пространстве политик. Вспомните, как всё начиналось: с простого bash-скрипта, который решал задачу, а потом… Потом появилась сложная система, которую никто не понимает. Очевидно, что дальнейшие исследования должны быть направлены на повышение устойчивости к сдвигу распределений и разработку методов, которые позволят агенту адаптироваться к изменениям в окружающей среде без полной переподготовки.

Начинаю подозревать, что все эти сложные вычисления KL-дивергенции — лишь способ замаскировать отсутствие истинного понимания. Ведь в конечном итоге, документация снова соврет, и кто-то снова будет отлаживать код в продакшене. Технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06107.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-09 21:25