Обучение языковых моделей: гибкий подход к стабильности

Автор: Денис Аветисян

Новый метод адаптивной оптимизации стратегий позволяет повысить устойчивость и эффективность обучения больших языковых моделей.

Наблюдения показывают, что при положительном преимуществе целевые функции обновления политики демонстрируют зависимость между значением суррогатной функции и весом градиента $w_{i,t}(\theta)$, который, в свою очередь, определяется отношением политики $r_{i,t}(\theta)$.

В статье представлен Soft Adaptive Policy Optimization (SAPO) — алгоритм, использующий управляемые температуры для улучшения адаптации на уровне токенов и повышения стабильности обучения.

Обучение с подкреплением (RL) становится все более важным для расширения возможностей больших языковых моделей (LLM), однако стабильная и эффективная оптимизация стратегий остается сложной задачей. В данной работе представлена методика ‘Soft Adaptive Policy Optimization’ (SAPO), использующая механизм «мягкой» температурно-контролируемой фильтрации для адаптивного ослабления внеполитических обновлений, что повышает стабильность обучения LLM по сравнению с существующими подходами, такими как GSPO и GRPO. SAPO позволяет сохранять полезные сигналы и повышать эффективность использования данных, избегая резкого обрезания градиентов, характерного для жестких методов. Может ли предложенный подход стать надежной и масштабируемой основой для дальнейшего развития RL-обучения LLM и открывать новые горизонты в области искусственного интеллекта?

Преодолевая Ограничения: Сложность Рассуждений в Больших Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей распознавать закономерности в данных, их возможности в области сложного рассуждения остаются ограниченными. Эти модели превосходно справляются с задачами, требующими статистического анализа и прогнозирования на основе имеющихся данных, однако испытывают трудности при решении проблем, требующих логического вывода, абстрактного мышления или понимания причинно-следственных связей. Это существенно ограничивает их применимость в реальных сценариях, где необходимо не просто распознать паттерн, но и сделать обоснованный вывод, решить проблему или спланировать действия, опираясь на глубокое понимание контекста и доступной информации. Например, модели могут успешно генерировать текст, имитирующий человеческую речь, но им сложно ответить на вопрос, требующий неявного знания или критической оценки информации. Таким образом, несмотря на значительный прогресс, развитие способностей к сложному рассуждению остается ключевой задачей для создания действительно интеллектуальных систем.

Существующие методы обучения с подкреплением, применяемые для тонкой настройки больших языковых моделей, часто демонстрируют нестабильность и неэффективность. Это проявляется в колебаниях процесса обучения, требующих значительных вычислительных ресурсов и времени для достижения удовлетворительных результатов. Неспособность алгоритмов сходиться к оптимальным решениям ограничивает потенциал этих моделей в решении сложных задач, требующих последовательного принятия решений и долгосрочного планирования. Попытки повысить стабильность, например, путем использования более сложных алгоритмов или тщательной настройки гиперпараметров, часто приводят к дополнительным сложностям и не гарантируют устойчивого улучшения производительности, что существенно замедляет прогресс в создании действительно интеллектуальных систем, способных к обобщению и адаптации к новым условиям.

В процессе обучения с подкреплением алгоритм SAPO демонстрирует стабильное обучение и превосходит алгоритмы GSPO и GRPO-R2, которые склонны к ранней нестабильности и снижению производительности.

Групповая Оптимизация Политики: Шаг к Стабильности

Групповая оптимизация политики повышает стабильность обучения за счет многократного сэмплирования ответов на каждый запрос и использования групповой статистики. В отличие от традиционных методов, которые оперируют с единственным ответом, данный подход позволяет усреднять результаты, снижая влияние выбросов и случайных отклонений. Это достигается путем формирования группы ответов для каждого запроса, вычисления статистических показателей (например, среднего значения, дисперсии) по этой группе и использования этих показателей для обновления политики. Такой метод обеспечивает более устойчивое обучение, особенно в сложных задачах с высокой размерностью пространства действий или нечетко определенными функциями вознаграждения, поскольку снижает чувствительность к отдельным неудачным сэмплам и позволяет более эффективно исследовать пространство политик.

Методы групповой оптимизации политики часто используют жесткое ограничение (Hard Clipping) для контроля величины обновлений политики. Данный подход заключается в принудительном ограничении изменений параметров модели, если они превышают заданный порог. Хотя это и позволяет предотвратить резкие скачки в процессе обучения, жесткое ограничение может приводить к обнулению градиентов и блокировке дальнейшего улучшения политики, особенно в областях пространства параметров, где градиенты малы или направлены против текущих изменений. Это, в свою очередь, может замедлить сходимость или привести к субоптимальным решениям, поскольку полезные, но незначительные обновления игнорируются.

Модели, основанные на принципе Mixture-of-Experts (MoE), значительно расширяют емкость модели за счет использования нескольких «экспертов», каждый из которых специализируется на определенной части входных данных. Однако, увеличение количества параметров, характерное для MoE, не гарантирует автоматического улучшения производительности. Для эффективной эксплуатации потенциала MoE необходимы продвинутые стратегии оптимизации политики, способные стабильно обучать большое количество параметров и предотвращать переобучение. В частности, критически важно обеспечить согласованное взаимодействие между экспертами и избежать ситуаций, когда лишь небольшая часть экспертов активно используется в процессе обучения, что приводит к неэффективному использованию ресурсов и снижению обобщающей способности модели. Эффективные стратегии оптимизации должны учитывать сложность ландшафта потерь, обусловленную большим количеством параметров и необходимостью координации между экспертами.

Эксперименты показали, что метод SAPO обеспечивает стабильное улучшение и превосходит GSPO и GRPO‑R2 по производительности Qwen3-VL-30B-A3B при одинаковых вычислительных затратах.

Мягкая Адаптивная Оптимизация Политики: Плавность и Адаптивность

В Soft Adaptive Policy Optimization (S-APO) механизм жесткого отсечения (hard clipping) заменен на управляемый температурой “мягкий шлюз” (Temperature-Controlled Soft Gate). Этот подход позволяет плавно взвешивать обновления на уровне токенов, избегая резких изменений в политике. Вместо принудительного ограничения градиентов, S-APO использует функцию, зависящую от температуры $T$, которая определяет степень смягчения. Более высокие значения $T$ приводят к более сильному сглаживанию, в то время как более низкие значения приближаются к жесткому отсечению. Такое плавное взвешивание способствует повышению стабильности обучения, уменьшению вероятности расхождения и, как следствие, более эффективной оптимизации языковой модели.

Адаптивность на уровне токенов в Soft Adaptive Policy Optimization позволяет оптимизационному процессу динамически корректироваться, учитывая индивидуальные характеристики каждого токена в последовательности. Это достигается путем анализа особенностей каждого токена, таких как его частота, контекст и вклад в общую функцию потерь. В отличие от методов, применяющих единый шаг обучения для всех токенов, данный подход позволяет назначать различные веса обновлений для каждого токена, что повышает эффективность обучения и позволяет избежать переобучения на редких или шумовых токенах. Данная адаптация базируется на расчете индивидуальных коэффициентов для каждого токена, влияющих на величину градиента, используемого при обновлении параметров модели.

В основе Soft Adaptive Policy Optimization лежит обеспечение согласованности обновлений на уровне последовательности. Это достигается за счет того, что процесс оптимизации учитывает общую награду, получаемую за всю последовательность токенов, а не только за отдельные элементы. В отличие от методов, фокусирующихся на локальных изменениях, данный подход гарантирует, что каждое обновление токена способствует максимизации общей награды последовательности, что критически важно для задач, где контекст и взаимосвязь между токенами имеют значение. Игнорирование общей награды может привести к нестабильности обучения и ухудшению качества генерируемых последовательностей, в то время как учет глобального контекста позволяет добиться более когерентных и релевантных результатов.

Обучение модели, начатое с Qwen3-30B-A3B-Base и оптимизированное с помощью SAPO, демонстрирует наибольшую стабильность при более высокой температуре для отрицательных токенов, в то время как обратная настройка приводит к значительным колебаниям.

Эмпирическая Валидация и Прирост Производительности

Для оценки метода Soft Adaptive Policy Optimization использовалась мультимодальная языковая модель Qwen3-VL на задачах, требующих рассуждений в области математики, логики и программирования. Тестирование проводилось на специализированных наборах данных, охватывающих различные типы математических задач, логических головоломок и задач кодирования. Использование Qwen3-VL позволило оценить эффективность метода в контексте сложных, многокомпонентных задач, требующих понимания и обработки как текстовой, так и визуальной информации, что важно для проверки общей способности к рассуждениям.

Результаты оценки Soft Adaptive Policy Optimization с использованием мультимодальной языковой модели Qwen3-VL на задачах, требующих математического, логического мышления и программирования, демонстрируют значительное улучшение производительности. Эффективность оценивалась с помощью метрики Pass@1, которая измеряет долю случаев, когда модель выдает правильный ответ с первой попытки. Наблюдаемое увеличение значения Pass@1 подтверждает, что предложенный метод позволяет достичь более высоких результатов в решении различных типов задач, требующих рассуждений, по сравнению с другими подходами.

Дополнительный анализ показал, что производительность метода Soft Adaptive Policy Optimization чувствительна к дисперсии логарифмического отношения ($Log-Ratio$ Variance). Высокая дисперсия $Log-Ratio$ указывает на нестабильность оценок градиента и может привести к снижению эффективности обучения. Это подчеркивает важность использования адаптивных схем взвешивания, которые динамически регулируют веса различных политик в процессе обучения, уменьшая влияние нестабильных оценок и обеспечивая более стабильную сходимость. Адаптивные схемы позволяют модели более эффективно исследовать пространство решений и находить оптимальные параметры для решения задач рассуждения.

Результаты экспериментов подтверждают, что применение Soft Adaptive Policy Optimization позволяет большим языковым моделям демонстрировать превосходящие способности к рассуждениям. В ходе оценки на задачах, требующих математического, логического мышления и программирования, метод показал более высокие показатели Pass@1 по сравнению с алгоритмами GSPO и GRPO. Данное улучшение свидетельствует об эффективности адаптивной оптимизации политики в контексте задач, требующих сложных когнитивных операций, и подтверждает возможность повышения точности и надежности больших языковых моделей при решении сложных проблем.

Экспериментальная проверка подтверждает, что в модели Qwen3-30B-A3B соотношение важности токенов и дисперсия логарифмов последовательностей демонстрируют ожидаемое распределение, что указывает на корректность сделанных предположений.

К Более Интеллектуальным и Адаптивным ИИ-Системам

Метод оптимизации политики с мягкой адаптацией представляет собой важный шаг в развитии более устойчивых и адаптивных больших языковых моделей. В отличие от традиционных подходов, требующих резких изменений параметров при обучении, данный метод обеспечивает плавные и постепенные обновления, что позволяет моделям лучше справляться с меняющимися условиями и новыми задачами. Это достигается за счет использования специализированных алгоритмов, которые минимизируют внезапные колебания в процессе обучения, способствуя более стабильной и надежной работе модели. Такой подход позволяет создавать системы, способные не только эффективно решать поставленные задачи, но и быстро адаптироваться к новым данным и непредвиденным ситуациям, приближая искусственный интеллект к уровню человеческого разума.

В дальнейшем планируется расширить применимость данного метода оптимизации не только к архитектурам больших языковых моделей, но и к другим типам нейронных сетей, включая модели компьютерного зрения и системы обучения с подкреплением. Исследователи стремятся проверить эффективность подхода в решении более сложных задач, требующих долгосрочного планирования и адаптации к изменяющимся условиям, таких как робототехника и автономное управление. Особое внимание уделяется исследованию возможности применения оптимизации к мультимодальным моделям, способным обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников, что позволит создавать более гибкие и интеллектуальные системы искусственного интеллекта.

Приоритет плавных и адаптивных обновлений открывает новые возможности для развития искусственного интеллекта и создания систем, способных к истинному рассуждению и решению проблем. Вместо резких изменений параметров модели, традиционных для многих алгоритмов обучения, данный подход обеспечивает постепенную и контролируемую адаптацию к новым данным и задачам. Это позволяет избежать переобучения, повысить устойчивость к шумам и неполным данным, а также улучшить обобщающую способность системы. В результате, модели становятся более гибкими, эффективными и способными к решению сложных задач, требующих логического мышления и творческого подхода, что приближает их к уровню человеческого интеллекта и расширяет спектр потенциальных применений в различных областях науки и техники.

Исследование представляет собой стремление к лаконичности в обучении больших языковых моделей. Предлагаемый метод, Soft Adaptive Policy Optimization (SAPO), демонстрирует, что стабильность и эффективность могут быть достигнуты не за счет сложности, а благодаря точному контролю над механизмом обучения. Как говорил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство делать вещи простыми». В данном случае, простота достигается посредством гладкой, управляемой температуры системы, что позволяет избежать излишней вариативности и обеспечить более устойчивый процесс обучения. SAPO, подобно отточенному инструменту, удаляет ненужные элементы, чтобы выявить суть оптимизации.

Что дальше?

Представленный подход, стремящийся к устойчивости обучения больших языковых моделей через контролируемое смягчение политики, не решает проблему в корне, а лишь смещает акцент. Устойчивость, как и любое другое качество, достигается не добавлением сложности, а её сокращением. Вопрос в том, какие из существующих механизмов адаптации политики являются действительно необходимыми, а какие — лишь эхо архитектурных излишеств. Очевидно, что асимметричные температуры, как и любые гиперпараметры, требуют тщательной настройки, но более глубокий анализ должен быть направлен на выявление принципиальных ограничений самого процесса оптимизации.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании более изощренных алгоритмов, а на упрощении существующих. Поиск инвариантных представлений, устойчивых к небольшим изменениям входных данных, представляется более перспективным направлением, чем постоянная адаптация политики. Истинная красота — это компрессия без потерь, а в контексте обучения моделей — это способность достигать хороших результатов с минимальным количеством параметров и вычислений.

Вероятно, настоящим прорывом станет не новый алгоритм, а новое понимание того, что обучение — это не поиск оптимальной политики, а создание системы, способной эффективно исследовать пространство возможностей, даже если это пространство лишено очевидных ориентиров. Попытки «приручить» энтропию обречены на неудачу; необходимо научиться использовать её как движущую силу обучения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20347.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-27 03:16

🚀 Квантовые новости