Языковые модели: от загадки к пониманию

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена всесторонняя систематизация теоретических основ современных больших языковых моделей, охватывающая все этапы их жизненного цикла.

"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

В рамках этапа обучения исследуется теоретический ландшафт, включающий в себя как фундаментальные аспекты приобретения знаний, такие как анализ предварительного обучения и гарантии настройки моделей, так и передовые вопросы, связанные с переносом гиперпараметров между различными масштабами и эволюцией оптимизаторов, адаптированных к матричным и адаптивным методам для больших языковых моделей.

Обзор охватывает стадии подготовки данных, обучения, настройки, вывода и оценки, чтобы сформировать принципиальное научное понимание этих сложных систем.

Несмотря на впечатляющие инженерные достижения, теоретическое понимание больших языковых моделей (LLM) существенно отстает от их практического применения, превращая их в своего рода «чёрные ящики». В работе ‘Beyond the Black Box: Theory and Mechanism of Large Language Models’ предложена структурированная таксономия, охватывающая весь жизненный цикл LLM — от подготовки данных до оценки результатов — для систематизации теоретических исследований. Этот обзор позволяет выделить ключевые теоретические вопросы, начиная от обоснования смешивания данных и ограничений архитектур, и заканчивая динамикой алгоритмов выравнивания. Сможем ли мы, опираясь на научный анализ, перейти от эмпирических наблюдений к принципиально новому пониманию и управлению этими сложными системами?

Фундамент интеллекта: Подготовка данных и модели

Успешная разработка больших языковых моделей (LLM) невозможна без надежного конвейера данных, отправной точкой которого является тщательная подготовка. Этот процесс включает в себя сбор огромных объемов текстовой информации из разнообразных источников, ее последующую очистку от ошибок, неточностей и нерелевантных данных. Особое внимание уделяется предварительной обработке, включающей нормализацию текста, удаление стоп-слов и приведение слов к их начальной форме. Качество и релевантность подготовленных данных напрямую влияют на способность модели к обучению, генерации связных текстов и решению поставленных задач. Именно поэтому инвестиции в создание эффективного и надежного конвейера данных являются ключевым фактором успеха любого проекта, связанного с большими языковыми моделями.

Начальный этап разработки больших языковых моделей неразрывно связан со сбором, очисткой и предварительной обработкой данных, что является фундаментом для успешного обучения. Процесс начинается с тщательного отбора релевантных источников, после чего следует удаление неполных, ошибочных или устаревших данных. Очистка включает в себя нормализацию текста, удаление дубликатов и обработку специальных символов. Предварительная обработка, в свою очередь, подразумевает токенизацию — разделение текста на отдельные единицы, такие как слова или подслова, — и приведение их к единому формату, необходимому для обучения модели. Качество и релевантность данных напрямую влияют на способность модели понимать и генерировать связный и осмысленный текст, поэтому данному этапу уделяется особое внимание.

Параллельно с подготовкой данных осуществляется критически важный этап подготовки модели, включающий в себя выбор подходящей архитектуры — от простых линейных моделей до рекуррентных сетей, способных обрабатывать последовательности. Не менее важным является применение техники токенизации, представляющей собой разбивку текста на отдельные единицы — токены, которые модель воспринимает как основные строительные блоки информации. От корректного выбора архитектуры и эффективной токенизации напрямую зависит способность модели к обучению, пониманию контекста и генерации связных и осмысленных текстов. Таким образом, грамотная подготовка модели — это фундамент, обеспечивающий успешное функционирование и высокую производительность системы обработки естественного языка.

Представленная схема описывает жизненный цикл больших языковых моделей, объединяя разрозненные теоретические аспекты в шесть последовательных этапов: подготовку данных, подготовку модели, обучение, выравнивание, вывод и оценку.

От статической архитектуры к функциональной модели: Процесс обучения

Стадия обучения представляет собой процесс оживления статической архитектуры модели посредством предварительного обучения (pre-training) и дообучения (fine-tuning). Предварительное обучение позволяет модели усвоить общие закономерности из больших объемов данных, формируя базовые знания. Последующее дообучение адаптирует модель к конкретной задаче, используя специализированный набор данных. Эффективность данного процесса регулируется принципами, описанными в законах масштабирования (Scaling Laws), которые устанавливают взаимосвязь между размером модели, объемом данных и достижимой производительностью. Соблюдение этих законов позволяет оптимизировать процесс обучения и добиться максимальной эффективности модели.

Оптимизаторы, такие как Muon, играют ключевую роль в эффективном поиске оптимальных значений параметров модели в многомерном пространстве. В процессе дообучения, методы параметро-эффективной настройки (PEFT), включая LoRA (Low-Rank Adaptation), позволяют адаптировать предварительно обученную модель к новым задачам, значительно снижая вычислительные затраты и требования к объему памяти. LoRA достигает этого путем замораживания весов предобученной модели и введения небольшого количества обучаемых параметров низкого ранга, что существенно уменьшает количество параметров, требующих обновления и хранения.

Эффективное обучение модели требует пристального внимания к качеству используемых данных, при этом исключение “загрязнения данных” (Data Contamination) является критически важным для обеспечения непредвзятой оценки. Загрязнение данных происходит, когда информация из тестового или валидационного наборов случайно или намеренно проникает в обучающий набор. Это может произойти, например, при использовании данных, собранных после завершения тестового набора, или при ненадлежащей очистке данных, приводящей к дублированию примеров. Последствием является завышенная оценка производительности модели на тестовом наборе, поскольку модель фактически “видела” часть этих данных во время обучения, что искажает реальную способность к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся данные. Строгий контроль и разделение данных на обучающий, валидационный и тестовый наборы, а также тщательная проверка данных на предмет дубликатов и утечек информации, необходимы для получения достоверных результатов.

Теоретический ландшафт стадии подготовки данных включает в себя как основополагающие механизмы, такие как эффективность смешения данных, дедупликация и борьба с запоминанием, так и передовые темы, включая генерацию синтетических данных и проблему загрязнения данных, влияющую на достоверность оценки.

Согласование интеллекта: Направление поведения модели

Этап согласования (Alignment Stage) представляет собой ключевой процесс, направленный на корректировку поведения языковой модели в соответствии с ожиданиями человека и этическими нормами. Основная задача данного этапа — обеспечить, чтобы генерируемые моделью ответы и действия соответствовали общепринятым стандартам безопасности, справедливости и полезности. Это достигается посредством целенаправленных вмешательств в процесс обучения, ориентированных на минимизацию нежелательных или вредоносных результатов, и максимизацию соответствия поведения модели человеческим ценностям и предпочтениям. Особое внимание уделяется предотвращению генерации предвзятых, оскорбительных или вводящих в заблуждение ответов.

Для уточнения ответов модели в соответствии с человеческими предпочтениями используется метод обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). В рамках RLHF, люди оценивают различные варианты ответов модели на один и тот же запрос, формируя набор данных предпочтений. Затем эти данные используются для обучения «модели вознаграждения», которая предсказывает, насколько хорошо тот или иной ответ соответствует человеческим ожиданиям. Модель вознаграждения, в свою очередь, используется в качестве функции вознаграждения для обучения основной языковой модели с использованием алгоритмов обучения с подкреплением, что позволяет ей генерировать ответы, более соответствующие человеческим предпочтениям и ценностям.

Успешное согласование модели с человеческими ценностями и этическими нормами является ключевым этапом в разработке ответственного искусственного интеллекта. Это необходимо для обеспечения не только точности генерируемых результатов, но и их полезности и безопасности для пользователей. Несогласованность модели может привести к генерации нежелательного, предвзятого или даже вредоносного контента, что негативно скажется на доверии к системе и её применению. Поэтому, особое внимание уделяется методам, позволяющим направлять поведение модели в соответствии с общепринятыми нормами и предпочтениями, минимизируя риски непредсказуемых и нежелательных последствий.

Этап согласования включает в себя две основные области: фундаментальные теории и методы, такие как обеспечение безопасности ИИ и обучение с подкреплением для согласования, а также передовые темы, включая взаимосвязь между обучением и согласованием и современные исследования в области обучения с подкреплением, охватывающие динамическое исследование, эксплуатацию и агентский подход к рассуждениям.

От генерации к валидации: Оценка производительности модели

На этапе вывода, или инференса, обученная модель преобразует входные запросы в конкретные результаты. Этот процесс не ограничивается простым сопоставлением входных данных с заранее заданными ответами; современные модели все чаще используют технику “Цепочки рассуждений” (Chain-of-Thought). Данный подход позволяет модели демонстрировать последовательность логических шагов при решении задачи, имитируя человеческое мышление и значительно повышая качество генерируемых ответов, особенно в сложных вопросах, требующих многоступенчатого анализа и обоснования. Использование “Цепочки рассуждений” позволяет не только получить ответ, но и понять ход мыслей модели, что критически важно для повышения доверия к результатам и выявления потенциальных ошибок.

После этапа генерации ответов модель подвергается тщательной оценке, направленной на определение качества полученных результатов и выявление потенциальных проблем. Особое внимание уделяется обнаружению так называемых «галлюцинаций» — случаев, когда модель генерирует информацию, не соответствующую действительности или не подкрепленную входными данными. Процесс оценки включает в себя как автоматизированные метрики, так и ручную проверку экспертами, что позволяет выявить слабые места модели и определить направления для дальнейшей оптимизации и повышения ее надежности. Выявление и исправление таких ошибок критически важно для обеспечения достоверности генерируемых ответов и построения доверия к системе.

Тщательная оценка является основополагающим этапом в процессе разработки и применения моделей искусственного интеллекта. Она позволяет не только определить степень надежности и достоверности генерируемых результатов, но и выявить потенциальные недостатки и области для улучшения. Без систематической и всесторонней проверки, модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение данные, что критически важно для приложений, требующих высокой степени точности и ответственности. Результаты оценки служат ориентиром для дальнейшей оптимизации, позволяя разработчикам целенаправленно совершенствовать алгоритмы и повышать качество работы модели, обеспечивая тем самым ее соответствие поставленным задачам и требованиям пользователей.

Стадия вывода включает в себя как основные теории и методы, такие как проектирование запросов, обучение в контексте и масштабирование во время вывода, так и передовые темы, включая феномен чрезмерного обдумывания и латентное рассуждение, определяющие современные вызовы в области искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в обзоре, рассматривает большие языковые модели не как статичные конструкции, а как динамично развивающиеся системы на протяжении всего жизненного цикла — от подготовки данных до оценки. Этот подход подчеркивает, что кажущаяся стабильность модели — лишь временное состояние, маскирующее потенциальные точки отказа и необходимость постоянной адаптации. В этой связи вспоминается высказывание Джона фон Неймана: «В науке не бывает окончательных ответов, только лучшие на данный момент приближения». Подобно тому, как математик уточняет свои расчеты, так и разработчики языковых моделей должны постоянно пересматривать и совершенствовать свои системы, учитывая, что каждая итерация — это не приближение к идеалу, а скорее эволюция в непредсказуемом направлении. Особое внимание к этапам подготовки данных и обучения, как указано в обзоре, подтверждает, что надежность системы определяется не только архитектурой, но и качеством ее «питания».

Что же дальше?

Представленная работа, словно карта неизведанной земли, очерчивает жизненный цикл больших языковых моделей. Однако, подобно любой карте, она лишь указывает направление, не предрешая бури и оползни. Нельзя строить системы, можно лишь взращивать их, и каждая архитектурная условность — это пророчество о будущей поломке. Законы масштабирования, столь притягательные своей предсказуемостью, лишь откладывают неизбежное столкновение с фундаментальными ограничениями.

Вопросы выравнивания, столь острые сегодня, не решатся простыми алгоритмами. Истинное выравнивание — это не подчинение, а понимание, и оно требует не столько вычислительной мощности, сколько глубокого осмысления природы интеллекта — как искусственного, так и естественного. Каждый рефакторинг начинается как молитва и заканчивается покаянием.

Истинный прогресс лежит не в наращивании параметров, а в углублении понимания. Если система демонстрирует нестабильность, она просто взрослеет. Необходимо признать, что полное описание и контроль над этими сложными экосистемами — иллюзия. Будущее принадлежит тем, кто научится не строить, а культивировать, не управлять, а созерцать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02907.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 05:03