Обучение языковых моделей: новый подход к выравниванию

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен унифицированный метод, использующий оценку расхождений, для более эффективного обучения и адаптации больших языковых моделей.

"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

Предлагаемый фреймворк оценивает расхождения между распределениями, используя как верифицируемые сигналы вознаграждения [latex] r(x,y) [/latex] для выявления пар «вопрос-ответ» с высокой и низкой результативностью ([latex] {\cal D}^{+} [/latex] и [latex] {\cal D}^{-} [/latex] соответственно), так и данные о предпочтениях пользователей, комбинируя информацию для достижения согласования политики с помощью алгоритма [latex] ff-HAL [/latex], который интерполирует между согласованием предпочтений и вознаграждения на основе политики. — Предлагаемый фреймворк оценивает расхождения между распределениями, используя как верифицируемые сигналы вознаграждения $r(x,y)$ для выявления пар «вопрос-ответ» с высокой и низкой результативностью ( ${\cal D}^{+}$ и ${\cal D}^{-}$ соответственно), так и данные о предпочтениях пользователей, комбинируя информацию для достижения согласования политики с помощью алгоритма $ff-HAL$ , который интерполирует между согласованием предпочтений и вознаграждения на основе политики.

Исследование посвящено алгоритмам обучения с подкреплением, основанным на оценке расхождений, для выравнивания больших языковых моделей как в режиме онлайн, так и оффлайн.

Несмотря на значительный прогресс в обучении больших языковых моделей (LLM), обеспечение их соответствия человеческим ценностям и предпочтениям остается сложной задачей. В данной работе, ‘$f$-GRPO and Beyond: Divergence-Based Reinforcement Learning Algorithms for General LLM Alignment’, предлагается унифицированный подход к обучению с подкреплением и непосредственной настройке, рассматривающий целевые функции как оценщики расхождений между желаемым и нежелательным поведением. Разработанные алгоритмы $f$ -GRPO и $f$ -HAL, основанные на вариационном представлении $f$ -расхождений, гарантируют улучшение средней награды после обучения и демонстрируют превосходные результаты в задачах обучения с подкреплением с проверяемыми наградами и выравнивания по предпочтениям. Позволит ли данный подход создать более надежные и безопасные LLM, способные эффективно решать широкий спектр задач?

Выравнивание Больших Языковых Моделей: Поиск Гармонии

Современные большие языковые модели, основанные на архитектуре Transformer, демонстрируют впечатляющие возможности в генерации текста и понимании языка. Однако, несмотря на свою мощь, эти модели часто сталкиваются с проблемой согласования — обеспечения безопасности, безвредности и соответствия генерируемых ответов человеческим ценностям. Суть заключается в том, что модели, обученные на огромных объемах данных, могут непреднамеренно воспроизводить предвзятые мнения, генерировать токсичный контент или предоставлять неверную информацию. Поэтому, разработка эффективных методов для согласования — ключевая задача в области искусственного интеллекта, направленная на создание надежных и этичных систем, способных приносить пользу обществу.

Традиционные методы выравнивания больших языковых моделей, основанные на обучении с подкреплением и использовании сигналов вознаграждения, зачастую демонстрируют нестабильность и сложность оптимизации. Суть проблемы заключается в том, что определение адекватного сигнала вознаграждения, точно отражающего человеческие ценности и намерения, является крайне сложной задачей. Несовершенство или неоднозначность этого сигнала приводит к непредсказуемому поведению модели, когда она, стремясь максимизировать вознаграждение, может генерировать ответы, формально соответствующие заданным критериям, но фактически нежелательные или даже вредные. Этот процесс может приводить к возникновению так называемых “побочных эффектов” или нежелательных стратегий, когда модель находит способы “обмануть” систему вознаграждения, игнорируя истинную цель обучения. В результате, несмотря на кажущийся прогресс, обеспечение надежной и безопасной работы больших языковых моделей остается серьезной проблемой, требующей разработки новых, более устойчивых и контролируемых методов выравнивания.

Оценка соответствия больших языковых моделей человеческим ценностям и ожиданиям является критически важной задачей. Для измерения способности моделей генерировать адекватные и корректные ответы используются специальные тесты, такие как проверка безопасности и задачи на математическое рассуждение. Особое внимание уделяется улучшению точности в решении математических задач, поскольку именно эта область часто выявляет недостатки в логическом мышлении и понимании принципов. Недавние достижения в разработке моделей демонстрируют впечатляющий прогресс: некоторые из них показывают улучшение результатов в задачах на математическое рассуждение до 15%, что свидетельствует о значительном шаге вперед в создании более надежных и безопасных систем искусственного интеллекта.

Обучение с помощью ff-HAL значительно увеличивает разделение в латентном пространстве между безопасными и вредоносными подсказками (измеряется расстоянием Бхаттачарьи [latex]DBD_{B}[/latex]), причем гибридный и off-policy методы (ff-HAL, [latex]\lambda = 0.5[/latex] и FDO, [latex]\lambda = 1[/latex] соответственно) обеспечивают лучшее разделение, чем on-policy метод (ff-GRPO, [latex]\lambda = 0[/latex]). — Обучение с помощью ff-HAL значительно увеличивает разделение в латентном пространстве между безопасными и вредоносными подсказками (измеряется расстоянием Бхаттачарьи $DBD_{B}$ ), причем гибридный и off-policy методы (ff-HAL, $\lambda = 0.5$ и FDO, $\lambda = 1$ соответственно) обеспечивают лучшее разделение, чем on-policy метод (ff-GRPO, $\lambda = 0$ ).

f-Дивергенции: Новый Инструмент для Улучшения Согласования

Для преодоления ограничений традиционных методов измерения расхождения между распределениями вероятностей, в работе исследуется применение f-дивергенций — обобщения относительной энтропии (также известной как расхождение Кульбака-Лейблера). В отличие от относительной энтропии, которая является частным случаем f-дивергенции, последние позволяют варьировать функцию $f$ , определяющую меру расхождения. Это обеспечивает большую гибкость и позволяет адаптировать меру расхождения к конкретным задачам и свойствам данных. Выбор различной функции $f$ приводит к различным свойствам f-дивергенций, таким как асимметричность или чувствительность к выбросам, что позволяет оптимизировать процесс измерения расхождения в соответствии с требованиями конкретного применения.

Алгоритм ff-GRPO использует f-дивергенции для улучшения стандартного метода GRPO, обеспечивая более стабильный и эффективный процесс оптимизации. В ходе проведения тестов на различных бенчмарках, ff-GRPO демонстрирует превосходящие результаты по сравнению с GRPO. В частности, использование f-дивергенций позволяет более точно моделировать различия между распределениями вероятностей, что приводит к снижению вариативности и ускорению сходимости алгоритма. Наблюдаемое улучшение производительности подтверждается статистически значимыми результатами на стандартных наборах данных для обучения с подкреплением.

Внедрение f-дивергенций в процесс выравнивания моделей направлено на повышение соответствия этих моделей человеческим предпочтениям и ценностям. Традиционные методы измерения расхождения между вероятностными распределениями, такие как Kullback-Leibler дивергенция, обладают ограничениями в выражении сложных предпочтений. F-дивергенции, как обобщение относительной энтропии, предоставляют более гибкий инструмент, позволяющий учесть широкий спектр критериев при оценке соответствия модели ожиданиям человека. Это достигается путем выбора подходящей функции $f$ в определении f-дивергенции, что позволяет настроить меру расхождения в соответствии с конкретными задачами и приоритетами. Использование f-дивергенций позволяет создавать модели, демонстрирующие более высокую согласованность с человеческими ценностями и предпочтениями, что критически важно для надежного и этичного применения искусственного интеллекта.

ff-HAL: Гибридный Подход к Выравниванию Моделей

Предлагаемый метод ff-HAL представляет собой гибридный подход к обучению с подкреплением, объединяющий преимущества f-дивергенций с как онлайновыми алгоритмами, такими как GRPO (Generalized Reward Per Policy Optimization), так и оффлайновыми методами, включая DPO (Direct Preference Optimization). Комбинирование этих подходов позволяет использовать сильные стороны каждого из них: стабильность и эффективность онлайновых алгоритмов при взаимодействии с окружением, и возможность использования накопленных данных и предпочтений пользователей, характерная для оффлайновых методов. Такое сочетание позволяет достичь более высокой согласованности и производительности модели при обучении соответствию заданным критериям и предпочтениям.

В рамках методологии ff-HAL используется расхождение Дженсена-Шеннона ( $JSD$ ) для обеспечения симметричной и сглаженной меры различия между распределениями. В отличие от других f-расхождений, $JSD$ гарантирует конечность даже когда исходные распределения не пересекаются, что повышает стабильность процесса оптимизации. Сглаживание, обеспечиваемое $JSD$ , снижает чувствительность к небольшим изменениям в данных и помогает избежать резких колебаний градиентов, что особенно важно при обучении больших языковых моделей. Использование $JSD$ позволяет более эффективно и надежно сблизить распределение генерируемого текста с желаемым распределением, определяемым целевой функцией выравнивания.

Экспериментальные исследования, проведенные на языковых моделях Qwen-2.5-Base и Qwen-1.5B, показали, что методология ff-HAL эффективно повышает согласованность модели с заданными предпочтениями и демонстрирует превосходные результаты на стандартных бенчмарках для оценки согласованности. Полученные данные свидетельствуют о том, что ff-HAL является передовым подходом в области выравнивания языковых моделей, превосходя существующие методы по показателям стабильности и эффективности обучения.

Количественная Оценка Выравнивания: Расстояние Бхаттачарьи и За Его Пределами

Для точной оценки эффективности выравнивания модели используются метрики, такие как расстояние Бхаттачарьи, позволяющее количественно оценить степень перекрытия между вероятностными распределениями, представляющими согласованные и несогласованные ответы. Этот показатель измеряет схожесть двух распределений, где нулевое значение указывает на полное разделение, а максимальное — на идентичность. В контексте больших языковых моделей, расстояние Бхаттачарьи позволяет определить, насколько чётко модель различает безопасные и вредоносные ответы, что критически важно для обеспечения её надёжности и предотвращения генерации нежелательного контента. Чем больше расстояние Бхаттачарьи между распределениями согласованных и несогласованных ответов, тем лучше модель демонстрирует способность к выравниванию и следованию заданным принципам безопасности.

Исследования показали, что разработанный подход ff-HAL значительно повышает согласованность модели с заданными принципами безопасности. Это проявляется в более четком разделении кластеров ответов на безопасные и вредоносные запросы. По сути, модель стала последовательнее в выборе предпочтительных, безопасных ответов, даже при незначительных изменениях в формулировке запроса. Увеличение расстояния между кластерами свидетельствует о том, что ff-HAL эффективно обучает модель различать и отдавать приоритет ответам, соответствующим этическим нормам и избегающим потенциально опасного контента. Такая стабильность в выдаче ответов критически важна для надежности и предсказуемости больших языковых моделей.

Исследования показали, что гибридный подход, обозначенный как ff-HAL с параметром λ равным 0.5, демонстрирует превосходную устойчивость в сравнении с методами, основанными на обучении с подкреплением, как с учетом текущей политики (ff-GRPO, λ=0), так и без нее (FDO, λ=1). Данный результат указывает на значительный потенциал гибридного подхода в решении критических вопросов безопасности и надежности, связанных с большими языковыми моделями. Превосходство ff-HAL в обеспечении стабильности ответов подчеркивает его важность для разработки более ответственного и безопасного искусственного интеллекта, способного минимизировать риски, связанные с генерацией нежелательного или вредоносного контента.

Представленное исследование демонстрирует элегантность подхода к обучению больших языковых моделей, основанного на оценке расхождений. Авторы предлагают унифицированную структуру, охватывающую как on-policy, так и off-policy методы, что подчеркивает важность целостного взгляда на систему. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — это высшая степень совершенства». Это высказывание находит отражение в стремлении к ясности и обобщенности предложенного подхода, где единый фреймворк позволяет решать различные задачи выравнивания моделей. Успех данного исследования заключается в том, что оно не просто предлагает конкретные алгоритмы, но и закладывает теоретические основы для дальнейшего развития области обучения с подкреплением.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленная работа, объединяя различные подходы к обучению с подкреплением через призму оценки расхождений, демонстрирует элегантность упрощения. Однако, как и в любой сложной системе, каждая оптимизация неизбежно создает новые точки напряжения. Попытка унифицировать он-полиси и офф-полиси методы, несомненно, является шагом вперед, но истинное понимание заключается в признании, что сама концепция «выравнивания» модели — это не статичная цель, а динамический процесс, зависящий от контекста и, что более важно, от субъективных оценок.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на более глубоком анализе этих узлов напряжения. Важно понимать, как оценка расхождений влияет на робастность модели к adversarial атакам и как обеспечить устойчивость выравнивания во времени, учитывая постоянное изменение ландшафта данных. Необходимо исследовать, как можно включить в процесс обучения более сложные метрики, отражающие не только соответствие заданным критериям, но и этические соображения, которые, как известно, избегают формализации.

В конечном счете, архитектура системы определяется её поведением во времени, а не схемой на бумаге. Истинный прогресс не в создании более сложных алгоритмов, а в более глубоком понимании принципов, управляющих поведением этих систем, и в признании того, что сама концепция «интеллекта» — это ускользающее понятие, которое невозможно полностью уловить формальными методами.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05946.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-08 10:02