Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет языковым моделям более эффективно решать математические задачи, динамически распределяя вычислительные ресурсы.
Предложена методика SCALE, обеспечивающая селективное выделение ресурсов для преодоления узких мест в процессе решения математических задач.
Несмотря на успехи больших языковых моделей в решении математических задач, их вычислительные ресурсы часто распределяются неэффективно, создавая узкие места. В настоящей работе представлена система ‘SCALE: Selective Resource Allocation for Overcoming Performance Bottlenecks in Mathematical Test-time Scaling’, предлагающая новый подход к распределению ресурсов во время работы модели. SCALE избирательно направляет вычислительные мощности на наиболее сложные этапы решения, опираясь на принципы дуальной теории познания, что позволяет существенно повысить точность и снизить вычислительные затраты. Сможет ли подобный адаптивный подход стать основой для создания более эффективных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта?
Пределы Унифицированного Подхода к Рассуждениям
Современные большие языковые модели, такие как Llama Model, Qwen Model и DeepSeek Model, демонстрируют впечатляющие возможности в решении разнообразных задач, однако в процессе логического вывода, или инференса, они используют подход с равномерным распределением вычислительных ресурсов. Это означает, что каждая операция или этап рассуждения получает одинаковое количество вычислительной мощности, вне зависимости от её фактической сложности. Такой унифицированный подход, хотя и упрощает реализацию, не учитывает, что различные аспекты рассуждений требуют разного объема вычислений. В результате, модель может тратить ресурсы на простые шаги, в то время как более сложные участки, требующие более глубокого анализа, испытывают недостаток вычислительной мощности, что потенциально снижает общую эффективность и точность решения.
Современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, часто используют единый подход к распределению вычислительных ресурсов во время работы. Однако, сложность задач рассуждения далеко не всегда одинакова: некоторые этапы требуют значительно больше вычислительной мощности, чем другие. Такой негибкий подход приводит к неэффективному использованию ресурсов и возникновению узких мест в процессе решения задачи. В результате, модель может тратить ценное время и энергию на простые шаги, в то время как более сложные этапы остаются недостаточно обработанными, что ограничивает её способность к глубокому и последовательному рассуждению. Неспособность адаптировать вычислительные ресурсы к конкретным требованиям каждой стадии рассуждения становится серьезным препятствием для достижения оптимальной производительности и раскрытия полного потенциала этих моделей.
Традиционные методы распределения вычислительных ресурсов, основанные на единообразном подходе, зачастую не соответствуют сложной структуре задач, требующих глубокого рассуждения. Предположение о том, что все этапы решения проблемы требуют одинаковых затрат, игнорирует тот факт, что некоторые шаги могут быть значительно более трудоемкими, чем другие. Например, при анализе сложных предложений или построении многоступенчатых логических цепочек, модель сталкивается с экспоненциально возрастающей вычислительной нагрузкой. В результате, применение унифицированного подхода приводит к неэффективному использованию ресурсов, задержкам в обработке и, в конечном итоге, к снижению точности и глубины рассуждений. Более адаптивные стратегии, учитывающие динамическую сложность каждой конкретной задачи, представляются необходимыми для преодоления этих ограничений и достижения более высокого уровня интеллектуальных возможностей.
Современные языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи в различных областях, часто демонстрируют ограниченные возможности в поддержании глубокой последовательности рассуждений. Исследования показывают, что при решении сложных задач, требующих многоступенчатого анализа и логических выводов, производительность моделей снижается по мере увеличения глубины рассуждений. Это связано с тем, что существующие архитектуры и методы распределения вычислительных ресурсов не учитывают различную сложность этапов рассуждений, приводя к «узким местам» и снижению точности на более поздних стадиях решения. В связи с этим, возникает необходимость в разработке адаптивных стратегий, способных динамически распределять ресурсы и оптимизировать процесс рассуждений в зависимости от сложности конкретной задачи и этапа её решения, что позволит значительно повысить эффективность и надёжность работы языковых моделей при решении сложных проблем.
SCALE: Адаптивная Архитектура для Разумных Вычислений
Фреймворк SCALE представляет собой принципиально новый подход к распределению вычислительных ресурсов, отходя от традиционных методов, применяющих фиксированное количество ресурсов ко всем этапам решения задачи. Вместо этого, SCALE динамически выделяет ресурсы, основываясь на оценке сложности каждого отдельного подзадачи, входящего в состав более сложного процесса рассуждений. Такой подход позволяет оптимизировать использование вычислительной мощности, направляя больше ресурсов на наиболее сложные этапы, требующие глубокого анализа, и минимизируя затраты на простые, рутинные подзадачи. Это обеспечивает повышение эффективности и скорости решения задач, особенно в условиях ограниченных вычислительных ресурсов или при работе с большими объемами данных.
В основе SCALE лежит применение теории двойного процесса, разделяющего когнитивные процессы на два основных типа: “Система 1” и “Система 2”. “Система 1” характеризуется быстрым, интуитивным и автоматическим мышлением, требующим минимальных когнитивных ресурсов и используемым для решения простых, привычных задач. В противоположность ей, “Система 2” представляет собой медленный, аналитический и осознанный процесс, требующий значительных когнитивных усилий и задействуемый для решения сложных, новых или требующих обдумывания задач. Различие между этими системами позволяет SCALE динамически распределять вычислительные ресурсы в зависимости от сложности конкретной подзадачи, оптимизируя эффективность рассуждений.
В рамках SCALE, сложные задачи подвергаются декомпозиции на отдельные, дискретные подзадачи. Этот подход позволяет системе выборочно распределять вычислительные ресурсы, направляя их на решение наиболее сложных элементов задачи. Декомпозиция позволяет идентифицировать подзадачи, требующие минимальных ресурсов для быстрого решения, и подзадачи, требующие более интенсивных вычислений и тщательного анализа. Эффективность данной стратегии заключается в оптимизации использования ресурсов, избегая избыточных вычислений для простых подзадач и концентрируя вычислительную мощность на критически важных этапах решения сложной задачи.
Оценка сложности является ключевым компонентом SCALE, определяющим, какой из двух режимов обработки — быстрый и интуитивный (System 1) или медленный и аналитический (System 2) — необходим для решения конкретной подзадачи. Эта оценка базируется на анализе характеристик подзадачи, таких как объем требуемой информации, степень неопределенности и необходимость в сложных вычислениях. Подзадачи, требующие минимальных когнитивных усилий и основанные на ранее полученном опыте, обрабатываются System 1. Более сложные и требующие глубокого анализа подзадачи направляются в System 2, где выделяются дополнительные вычислительные ресурсы для обеспечения точности и надежности решения. Точность оценки сложности напрямую влияет на эффективность работы всей системы SCALE, позволяя оптимизировать использование ресурсов и минимизировать время решения задачи.
Подтверждение Эффективности SCALE: Производительность и Экономичность
Механизм адаптивного выбора режима (Adaptive Mode Selection) в SCALE динамически определяет, какой из двух подходов к решению — быстрый System 1 или более точный System 2 — наиболее целесообразен для каждого отдельного подзадачи. Этот выбор осуществляется на основе анализа характеристик конкретной подзадачи, что позволяет оптимизировать общую производительность системы, сочетая скорость и точность. Применение System 1 для простых задач обеспечивает высокую скорость обработки, в то время как System 2 задействуется для более сложных, требующих детального анализа и точного решения.
Последовательное выполнение подзадач в SCALE обеспечивает корректную последовательность решения, что критически важно для эффективного распространения контекстной информации. Вместо параллельной обработки, SCALE решает каждую подзадачу по очереди, передавая результаты и промежуточные выводы последующим этапам. Такой подход позволяет модели учитывать уже полученные знания и избегать противоречий, повышая общую согласованность и точность решения сложных задач, требующих учета взаимосвязей между отдельными компонентами.
Методика SCALE расширяет возможности Chain-of-Thought (CoT) prompting, предоставляя более точную настройку глубины рассуждений. В отличие от стандартного CoT, где глубина задается глобально для всей задачи, SCALE позволяет динамически регулировать количество шагов рассуждений для каждого подзадания. Это достигается за счет использования адаптивного выбора между System 1 (быстрое, интуитивное рассуждение) и System 2 (медленное, аналитическое рассуждение), что позволяет оптимизировать как скорость, так и точность решения. Такая гранулярность управления глубиной рассуждений позволяет модели избегать излишних вычислений для простых подзадач и более тщательно анализировать сложные, что приводит к повышению общей производительности.
Оценка SCALE на бенчмарке AIME показала значительное превосходство в производительности. При использовании модели Llama3.3-70B-Instruct наблюдалось улучшение точности на 38.93 процентных пункта на AIME24. При использовании модели Qwen3-32B, точность улучшилась на 13.75 процентных пункта на AIME25. Данные результаты демонстрируют эффективность SCALE в решении сложных задач, требующих высокой точности вычислений.
Влияние и Перспективы: За Пределами Бенчмарков
Исследование, посвященное методу SCALE, выявило феномен “переосмысления” — ситуацию, когда увеличение вычислительных ресурсов не всегда приводит к улучшению результатов. Вместо бездумного наращивания мощности, SCALE демонстрирует, что ключевым фактором является целенаправленное распределение ресурсов. Подход заключается в адаптации вычислительных затрат к сложности конкретной задачи, позволяя модели более эффективно использовать имеющиеся ресурсы и избегать излишней обработки простых вопросов. Таким образом, SCALE подчеркивает, что не количество, а грамотное распределение вычислительной мощности является определяющим фактором успеха в решении сложных задач, открывая новые перспективы для оптимизации работы моделей искусственного интеллекта.
В основе системы SCALE лежит принцип масштабирования вычислительных ресурсов во время работы модели, что позволяет динамически адаптировать потребление ресурсов без необходимости увеличения размера самой модели. Этот подход радикально отличается от традиционных методов, где повышение производительности обычно достигается за счет увеличения количества параметров модели. Вместо этого, SCALE позволяет гибко управлять вычислительной мощностью, направляя ее туда, где это наиболее необходимо для решения конкретной задачи. Таким образом, модель способна эффективно обрабатывать сложные вопросы, не перегружая систему и сохраняя оптимальную скорость работы. Эта особенность делает SCALE особенно ценным в ситуациях с ограниченными ресурсами или при необходимости обработки больших объемов данных, поскольку позволяет достичь высокой производительности при минимальных затратах.
Для дальнейшего повышения эффективности системы SCALE была применена процедура контролируемого обучения. Этот процесс позволил системе значительно улучшить способность оценивать сложность решаемых задач и, как следствие, выбирать оптимальные режимы обработки. В результате контролируемого обучения, SCALE не только точнее определяет требуемые вычислительные ресурсы, но и динамически адаптирует свою стратегию решения, что приводит к более рациональному использованию доступных ресурсов и повышению общей производительности. Такой подход позволяет системе демонстрировать лучшие результаты в задачах различной сложности, эффективно балансируя между скоростью и точностью.
Исследования показали, что разработанная методика SCALE демонстрирует значительное повышение эффективности обработки данных по сравнению с существующими подходами, такими как InftyThink. В ходе экспериментов зафиксировано сокращение использования токенов на 33-53%, что свидетельствует о более рациональном использовании вычислительных ресурсов. Более того, при решении задач AIME24 с использованием метода QwQ, точность SCALE превзошла показатели базовых моделей на 4.40 процентных пункта, а на AIME25 с QwQ — на 6.88 процентных пункта. Эти результаты указывают на потенциал SCALE для оптимизации сложных вычислительных процессов и повышения общей производительности систем искусственного интеллекта, особенно в задачах, требующих высокой точности и экономии ресурсов.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что эффективное распределение вычислительных ресурсов является ключом к раскрытию потенциала больших языковых моделей в решении сложных математических задач. SCALE, предложенный фреймворк, подобен тщательно настроенному алгоритму, который динамически перераспределяет усилия, фокусируясь на наиболее сложных этапах решения. В этом контексте, слова Винтон Серфа приобретают особое значение: «Интернет — это не просто технология, это способ мышления». SCALE, как и интернет, представляет собой систему, требующую глубокого понимания для оптимизации и эффективного использования. Использование принципов декомпозиции подзадач и адаптивной вычислительной мощности позволяет взглянуть на математическое рассуждение как на процесс, состоящий из отдельных, взаимосвязанных элементов, каждый из которых требует индивидуального подхода.
Куда же дальше?
Представленный подход, демонстрируя эффективность селективного распределения ресурсов, неизбежно наталкивается на вопрос: где скрываются истинные «узкие места» в процессах рассуждения? Простое разделение на подзадачи, даже с учётом оценки сложности, кажется лишь первым шагом. Следует ожидать, что будущее исследование будет направлено на выявление и моделирование когнитивных искажений, присущих самим моделям — тех «логических ошибок», которые требуют непропорционально больших затрат ресурсов для исправления. Каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения.
Более того, текущая работа оперирует с понятием сложности, как с некой внешней характеристикой задачи. Однако, истинная сложность, вероятно, является свойством взаимодействия модели с задачей, динамически формирующимся в процессе вычислений. Вместо статической оценки, необходимо разработать методы самооценки модели, позволяющие ей адаптировать стратегию распределения ресурсов в реальном времени, на основе собственных ошибок и успехов.
И, наконец, стоит задуматься о природе «системы 1» и «системы 2» в контексте искусственного интеллекта. Является ли предложенный SCALE лишь грубой имитацией когнитивных процессов, или же он открывает путь к созданию действительно адаптивных систем, способных к творческому решению задач, а не просто к оптимизации существующих алгоритмов? Попытка взломать систему всегда начинается с понимания её архитектуры.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.00466.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые Загадки и Системная Интеграция: Взгляд изнутри
- Квантовое моделирование турбулентности: новые горизонты и ограничения
- Мыслительный процесс языковых моделей: новый взгляд на рассуждения
- Квантовые проблемы и их решения: взгляд на ICQE 2025 и далее
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовые Загадки: От Материалов до Топологии
- Квантовый расчёт связей: новый подход к моделированию межмолекулярных взаимодействий
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Укрощение Квантового Хаоса: Новый Метод Оценки Управляющих Импульсов
2025-12-02 16:20