Обучение моделей будущего: итеративное совершенствование с множеством наград

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обучению больших языковых моделей позволяет добиться более высокой производительности и согласованности в решении разнообразных 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

Попарные диаграммы рассеяния сгенерированных резюме в пространстве вознаграждений для трех целей демонстрируют, что каждая цель формирует уникальный ландшафт оптимизации, и любое вмешательство в один аспект неизбежно влияет на другие, формируя сложную взаимосвязанную систему.

В статье представлен алгоритм IterativeRS, который итеративно настраивает и объединяет экспертные политики для улучшения производительности фундаментальных моделей в условиях многоцелевого обучения с подкреплением.

Оптимизация фундаментальных моделей с использованием единственного сигнала вознаграждения часто оказывается недостаточной для достижения желаемых результатов в задачах, требующих учета множества критериев. В работе ‘Iterative Foundation Model Fine-Tuning on Multiple Rewards’ предложен новый метод, основанный на обучении с подкреплением, для итеративной тонкой настройки и объединения экспертных политик, использующих несколько сигналов вознаграждения. Предложенный алгоритм IterativeRS демонстрирует обобщение существующих подходов и обеспечивает улучшение производительности моделей в различных областях, включая генерацию текста, биологических последовательностей и малых молекул. Каковы перспективы расширения данного подхода для решения более сложных задач, требующих балансировки между различными, зачастую противоречивыми, целями?

Эволюция Систем: Вызовы Согласования Базовых Моделей

Мощные базовые модели требуют тщательной настройки для соответствия человеческим предпочтениям. Недостаточная адаптация ограничивает их практическую ценность, приводя к непредсказуемому поведению. Традиционные методы часто неэффективны при работе со сложными целями из-за трудностей оптимизации множества критериев. Получение нюансированных оценок от человека критически важно, однако сбор и аннотация соответствующих данных представляет собой значительный вызов. Успешная настройка раскрывает потенциал моделей в различных областях. Системы стремятся к зависимости, и каждая попытка оптимизации лишь углубляет эту взаимосвязь.

Многоцелевое Обучение с Подкреплением: Путь к Балансу

Многоцелевое обучение с подкреплением (MORL) позволяет одновременно оптимизировать несколько, потенциально конфликтующих целей, расширяя возможности традиционного обучения с подкреплением. Ключевым элементом являются модели вознаграждения, обеспечивающие обратную связь в процессе обучения. Эффективность MORL напрямую зависит от качества этих моделей. Алгоритмы IterativeRS и MORLHF представляют собой современные достижения в области MORL, предлагая сложные решения для разнообразных задач. IterativeRS демонстрирует стабильно более высокие результаты по сравнению с MORLHF, Rewarded Soups и RiC.

Сбалансированные Цели: Управление Экспертными Политиками

Подход Rewarded Soups отличается от традиционных, поскольку предполагает тонкую настройку отдельных экспертных политик для каждой целевой функции, после чего происходит их объединение. Это позволяет модели достигать высоких результатов по различным критериям. Метод Rewarded Soups, наряду с MORLHF, демонстрирует превосходство в генерации последовательностей ДНК, малых молекул и суммировании текста. Вес, присваиваемый предпочтениям по целевым функциям, играет ключевую роль в определении баланса и желаемого результата.

Диаграммы рассеяния парных последовательностей ДНК, сгенерированных в пространстве вознаграждений, демонстрируют взаимосвязь между тремя целевыми показателями.

Данные методы применимы к разнообразным генеративным процессам. Тонкая настройка весов Objective Preference позволяет точно контролировать баланс между критериями, обеспечивая гибкость и адаптивность модели.

Применение и Оценка в Различных Областях

Применение MORL расширяется на разнообразные задачи, используя модели, такие как Malinois для предсказания последовательностей ДНК и PAMNet для предсказания молекулярных свойств. В задаче суммаризации текста модели, такие как Llama-3.2-3B-Instruct, могут быть усовершенствованы с помощью MORL, что приводит к улучшению качества, оцениваемого метриками ROUGE. Аналогично, в генерации малых молекул, фреймворки, такие как GPT-2, могут быть направлены на достижение желаемых характеристик с использованием этих продвинутых техник. IterativeRS демонстрирует более высокие средние награды в генерации малых молекул по сравнению с MORLHF и Rewarded Soups. В генерации последовательностей ДНК IterativeRS показывает на 35% более высокий показатель ICV по сравнению с RiC, что свидетельствует о значительных улучшениях в объективной согласованности. Средние награды в задаче суммаризации текста также превосходят показатели MORLHF и RS при использовании IterativeRS. Архитектура – это способ откладывать хаос.

Данное исследование, посвященное итеративной настройке фундаментальных моделей, демонстрирует, что стремление к абсолютному совершенству в системе – иллюзия. Алгоритм IterativeRS, объединяя экспертные политики, словно выращивает экосистему, а не конструирует механизм. Как точно подметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». В контексте многоцелевого обучения с подкреплением, представленном в статье, эта фраза приобретает особое значение: прежде чем стремиться к максимальной производительности по всем метрикам, необходимо убедиться в стабильности и предсказуемости системы. Ведь система, которая никогда не адаптируется к новым вызовам, обречена на вымирание.

Что впереди?

Представленный подход, стремясь к итеративному совершенствованию фундаментальных моделей посредством множественных вознаграждений, лишь подчеркивает фундаментальную дилемму: масштабируемость – это всего лишь слово, которым мы оправдываем сложность. Каждый шаг к оптимизации, каждая «победа» над конкретной задачей, неминуемо сужает горизонты, лишая систему гибкости. Улучшение по одному направлению неизбежно порождает уязвимости в других, и предсказывать эти компромиссы – задача, обреченная на неудачу.

Анализ сходимости, представленный в работе, важен, но не решает основной проблемы. Идеальная архитектура – это миф, необходимый, чтобы мы не сошли с ума, но погоня за ней – это бесконечный цикл. Более перспективным представляется отказ от попыток построения «идеального» агента и переход к исследованию принципов самоорганизации, позволяющих системам адаптироваться и эволюционировать в ответ на непредсказуемые изменения.

Следующий шаг, вероятно, лежит не в усложнении алгоритмов, а в понимании того, как создавать экосистемы моделей, способные к взаимному обучению и компенсации недостатков друг друга. Системы – это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. И в этом росте, в этой непредсказуемой эволюции, заключается истинный потенциал фундаментальных моделей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00220.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-05 02:27