Обучение языковых моделей: новый подход к стабильности и эффективности

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают метод, позволяющий более эффективно и предсказуемо настраивать большие языковые модели, используя регуляризацию на основе соотношения и дисперсии.

"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

Жесткое отсечение, применяемое к вероятностям действий, подавляет ценные, хотя и маловероятные, прорывы в процессе рассуждений, в то время как предлагаемая регуляризация дисперсии, демонстрирующая тесное соответствие истимой расходимости Жансен-Шеннона, обеспечивает стабильность оптимизации даже при стремлении вероятности отклоняющегося действия к нулю, предотвращая коллапс обучения.

Представлен алгоритм Ratio-Variance Regularized Policy Optimization (R2VPO) для оптимизации стратегии обучения больших языковых моделей с использованием регуляризации дисперсии.

Несмотря на успехи обучения с подкреплением для тонкой настройки больших языковых моделей, традиционные методы, такие как PPO и GRPO, часто страдают от неэффективного использования данных из-за жесткого ограничения на отношение политик. В работе ‘Ratio-Variance Regularized Policy Optimization for Efficient LLM Fine-tuning’ предложен новый подход, заключающийся в регуляризации дисперсии отношения политик, что позволяет смягчить жесткие ограничения и более эффективно использовать как свежие, так и устаревшие данные. Предложенный алгоритм $R^2VPO$ демонстрирует превосходную стабильность и эффективность, обеспечивая прирост производительности до 17% при сокращении числа необходимых прогонов на 50%. Является ли контроль дисперсии отношения политик перспективным направлением для повышения стабильности и эффективности обучения языковых моделей с подкреплением?

Проблемы логического вывода в больших языковых моделях

Несмотря на впечатляющий прогресс в области искусственного интеллекта, большие языковые модели (БЯМ) по-прежнему испытывают трудности при решении сложных, многоступенчатых задач, требующих логических рассуждений. Эта проблема особенно заметна в математических вычислениях и логических выводах, где БЯМ часто допускают ошибки, связанные с неспособностью последовательно применять правила и принципы. Например, при решении сложных арифметических задач или при анализе логических головоломок, модели могут демонстрировать поверхностное понимание проблемы, упуская важные детали или делая необоснованные предположения. Данное ограничение подчеркивает, что, несмотря на способность генерировать связный и грамматически правильный текст, БЯМ не обладают настоящим пониманием и способностью к абстрактному мышлению, необходимыми для эффективного решения задач, требующих глубокого логического анализа.

Традиционные методы обучения с подкреплением, несмотря на свою эффективность в процессе согласования языковых моделей с человеческими предпочтениями, часто демонстрируют низкую эффективность и нестабильность при работе с большими языковыми моделями. Это связано с тем, что для достижения значимых результатов требуется огромное количество обучающих данных — проблема, известная как «неэффективность выборки». Кроме того, процесс обучения может быть подвержен колебаниям и расхождениям, что затрудняет обобщение модели на новые, ранее не встречавшиеся задачи, требующие сложных рассуждений. В результате, даже хорошо обученные модели могут испытывать трудности с логическими выводами или решением математических проблем, которые не были явно представлены в обучающей выборке, что ограничивает их способность к адаптации и решению реальных задач.

Существующие методы обучения больших языковых моделей, такие как Proximal Policy Optimization (PPO) и Trust Region Policy Optimization, часто полагаются на эвристики, в частности, на жесткое ограничение (hard clipping) обновлений политики. Этот подход, призванный стабилизировать процесс обучения, может приводить к предвзятости и ограничивать способность модели исследовать различные стратегии решения задач. Жесткое ограничение, по сути, препятствует значительным изменениям в политике, даже если эти изменения потенциально могут привести к улучшению результатов. В результате, модель может застревать в локальных оптимумах, не достигая своего полного потенциала в сложных задачах, требующих многошагового рассуждения и логического вывода. Такой подход к обучению снижает способность модели к адаптации и обобщению, особенно при столкновении с новыми, ранее не встречавшимися проблемами.

Алгоритм R2VPO (оранжевые линии) демонстрирует более быструю сходимость и превосходящую производительность по сравнению с базовыми методами, особенно в условиях повышенной эффективности использования данных в off-policy обучении.

Регуляризация дисперсии для стабильного исследования

Алгоритм Ratio-Variance Regularized Policy Optimization (R2VPO) представляет собой новый подход к стабилизации обучения с подкреплением (RL) для больших языковых моделей (LLM). В отличие от традиционных методов, R2VPO явно регулирует дисперсию отношения политик (policy ratio), что позволяет смягчить проблемы, связанные с нестабильностью при обучении. Регулировка дисперсии достигается путем добавления штрафа, зависящего от дисперсии отношения политик, в функцию потерь. Это способствует более плавному и устойчивому обновлению политики, что особенно важно при обучении LLM, где пространство параметров велико, а градиенты могут быть шумными. В результате, R2VPO позволяет добиться более стабильного обучения и улучшить общую производительность модели.

В алгоритме R2VPO, для обеспечения стабильности обучения с подкреплением, используется аппроксимация расхождения Кульбака-Лейблера (KL divergence) с помощью расхождения Дженсена-Шеннона (Jensen-Shannon Divergence). В отличие от традиционных методов, применяющих жесткое отсечение (hard clipping) для ограничения изменений политики, $JSD(P||Q)$ обеспечивает более точную и устойчивую прокси-функцию для ограничения доверительной области (trust region constraint). Это позволяет избежать проблем, связанных с резкими изменениями политики, которые могут привести к нестабильности обучения и снижению производительности. Использование $JSD$ способствует более плавному и контролируемому исследованию пространства политик.

Метод R2VPO обеспечивает более надежное исследование пространства политик, что позволяет языковой модели (LLM) обнаруживать оптимальные решения и повышать свои возможности рассуждения. В ходе тестирования, R2VPO продемонстрировал улучшение точности на 119% по сравнению с базовой моделью, что свидетельствует о значительном повышении эффективности обучения и способности к обобщению.

Алгоритм R2VPO обеспечивает прирост производительности в среднем на 17% при снижении объема необходимых данных для обучения на 50% по сравнению с передовыми аналогами на модели DeepSeek-Distill-Qwen-1.5B, демонстрируя превосходную точность Pass@1 на пяти математических тестах и в 119 раз более быстрое улучшение результатов по сравнению с базовой моделью.

Обучение вне политики и повышение эффективности использования данных

R2VPO расширяет свои возможности за счет использования обучения вне политики (Off-Policy Learning). Это достигается путем хранения прошлых взаимодействий агента с окружающей средой в буфере воспроизведения (Replay Buffer). В отличие от методов, требующих сбора новых данных при каждом обновлении политики, R2VPO позволяет повторно использовать ранее собранные данные, значительно повышая эффективность использования выборок. Хранение опыта в буфере воспроизведения позволяет агенту обучаться на большем объеме данных без необходимости постоянного взаимодействия с окружающей средой, что приводит к сокращению времени обучения и снижению вычислительных затрат.

Использование офф-полисного обучения в R2VPO значительно снижает потребность в сборе данных непосредственно в процессе обучения (on-policy). Это достигается за счет хранения предыдущего опыта во временном буфере (replay buffer) и повторного использования этих данных для обновления модели. В результате, R2VPO требует на 50% меньше новых сборок данных (rollouts) для достижения сопоставимой производительности по сравнению с традиционными алгоритмами обучения с подкреплением, что существенно ускоряет процесс обучения и снижает связанные с ним вычислительные затраты.

Алгоритмы TOPR и GPPO являются дальнейшим развитием R2VPO и направлены на повышение эффективности обучения с подкреплением. TOPR (Trajectory Optimization with Preference-based Reward) улучшает баланс между исследованием и использованием данных, оптимизируя траектории на основе предпочтений, что приводит к более стабильному обучению. GPPO (Generalized Proximal Policy Optimization) повышает устойчивость процесса оптимизации за счет использования обобщенных методов, снижающих чувствительность к шуму и обеспечивающих более надежную сходимость. Оба алгоритма используют преимущества R2VPO, такие как обучение на основе накопленного опыта, и расширяют их, предоставляя более эффективные и надежные методы обучения в различных условиях.

Подтверждение возможностей рассуждений на математических тестах

Эффективность предложенных методов была подтверждена на наборе математических бенчмарков, включающем AMC (American Mathematics Competitions), AIME (American Invitational Mathematics Examination), HMMT (Harvard-MIT Mathematics Tournament) и OlymMath. Данные бенчмарки охватывают широкий спектр математических задач различной сложности, от базовых олимпиадных заданий до более продвинутых проблем, требующих глубокого анализа и нестандартных подходов к решению. Использование этих бенчмарков позволяет оценить способность моделей к решению задач различного типа и уровня сложности, обеспечивая комплексную оценку их математических способностей.

В ходе экспериментов с моделями DeepSeek-Distill-Qwen-1.5B, openPangu-Embedded-1B и openPangu-Embedded-7B продемонстрировано улучшение производительности в решении сложных математических задач. В частности, на конкурсе AIME 2024 модель R2VPO достигла точности Pass@1 в 40.42%, что является улучшением по сравнению с предыдущим результатом в 29.58%. Данные результаты подтверждают эффективность подхода R2VPO в повышении точности и обобщающей способности больших языковых моделей (LLM) при решении математических задач.

Результаты экспериментов подтверждают, что R2VPO и его расширения позволяют большим языковым моделям (LLM) демонстрировать повышенную точность и обобщающую способность при решении математических задач. В среднем, R2VPO обеспечивает прирост производительности на 16.9% по сравнению с базовыми моделями, использующими CLIP. Данный прирост наблюдается на различных математических бенчмарках, включая AMC, AIME, HMMT и OlymMath, что подтверждает эффективность метода в широком спектре задач математического рассуждения.

Влияние: расширение возможностей рассуждений и прорыв в науке

Представленные разработки знаменуют собой важный шаг на пути к созданию больших языковых моделей (LLM), способных решать сложные задачи, требующие рассуждений, в различных областях знаний. Достигнутые улучшения позволяют LLM не просто генерировать текст, но и демонстрировать способность к логическому выводу, анализу и синтезу информации. Это открывает перспективы для применения моделей в областях, где ранее требовался человеческий интеллект, таких как научные исследования, разработка сложных систем и принятие решений в условиях неопределенности. Успехи в этой области демонстрируют потенциал LLM как инструментов, способных существенно расширить возможности человека в решении сложных проблем и стимулировать инновации.

Дальнейшие исследования в области обучения с отклонением от политики, регуляризации дисперсии и стратегий исследования представляются критически важными для повышения надежности и эффективности обучения больших языковых моделей. Обучение с отклонением от политики позволяет использовать данные, собранные в процессе взаимодействия с окружающей средой, даже если эти данные не были получены в результате текущей политики модели, что значительно увеличивает объем обучающей информации. Регуляризация дисперсии направлена на стабилизацию процесса обучения, предотвращая чрезмерные колебания и обеспечивая более устойчивые результаты. Активные стратегии исследования, в свою очередь, позволяют модели самостоятельно находить и изучать наиболее информативные примеры, что ускоряет обучение и повышает ее способность к обобщению. Совместное развитие этих направлений позволит создавать языковые модели, способные эффективно адаптироваться к новым задачам и демонстрировать более высокую производительность в сложных сценариях.

Преодоление ограничений традиционных подходов в обучении большим языковым моделям (LLM) открывает путь к реализации их полного потенциала. Исследования, направленные на повышение способности LLM к решению сложных задач, могут значительно ускорить научные открытия в различных областях. В частности, LLM способны анализировать огромные объемы данных, выявлять скрытые закономерности и генерировать новые гипотезы, что особенно ценно в таких дисциплинах, как медицина, материаловедение и астрономия. Более того, LLM могут стать незаменимыми помощниками в решении сложных проблем, требующих анализа множества факторов и прогнозирования различных сценариев, а также способствовать инновациям, предлагая нетривиальные решения и оптимизируя существующие процессы. Таким образом, устранение существующих ограничений позволит LLM выйти за рамки простого генерирования текста и стать мощным инструментом для прогресса в науке и технологиях.

Исследование демонстрирует, что попытки насильственного контроля над процессом обучения больших языковых моделей, подобно грубому вмешательству в хрупкий баланс экосистемы, часто приводят к нестабильности. Авторы предлагают замену эвристическим ограничениям регуляризацией, основанной на дисперсии — подход, напоминающий не прямое управление, а создание условий для естественной эволюции системы. Бертранд Рассел однажды заметил: «Всякая попытка упростить реальность неизбежно приводит к искажению». В данном случае, регуляризация дисперсией — это не упрощение, а признание внутренней сложности процесса обучения и стремление к гармонизации, а не к подавлению. Идея Ratio-Variance Regularized Policy Optimization (R2VPO) подтверждает, что архитектура — это компромисс, и стабильность достигается не путем жесткого контроля, а путем адаптации к естественным колебаниям системы.

Что дальше?

Предложенный подход, заменяющий эвристическое ограничение на регуляризацию отношения дисперсией, несомненно, является шагом в сторону более стабильного обучения больших языковых моделей. Однако, иллюзия контроля над хаосом всегда обманчива. Каждая новая архитектура обещает свободу, пока не потребует DevOps-жертвоприношений. Проблема не в оптимизации алгоритма, а в самой природе обучения — попытке втиснуть бесконечное разнообразие данных в конечное пространство параметров.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на адаптивности регуляризации — на поиске способов динамической настройки параметров в зависимости от ландшафта потерь. Но стоит помнить: порядок — просто временный кэш между сбоями. Гораздо более фундаментальным вопросом является разработка метрик, способных предсказывать не только производительность модели, но и ее устойчивость к неожиданным входным данным — к тем самым «черным лебедям», которые неизбежно возникают в реальном мире.

Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. Истинный прогресс, возможно, заключается не в создании более сложных алгоритмов, а в принятии неизбежной неопределенности и разработке методов, позволяющих моделям учиться и адаптироваться в условиях постоянных изменений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03320.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 23:31