От основ к интеллекту: как объединить машинное обучение и большие языковые модели

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена структура двухчастного курса, призванного обеспечить студентам прочную базу в машинном обучении и познакомить их с передовыми технологиями больших языковых моделей.

Разработка учебной программы, объединяющей классические методы машинного обучения и современные возможности больших языковых моделей, включая Prompt Engineering и RAG.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), фундаментальное понимание машинного обучения остаётся критически важным для специалистов в области искусственного интеллекта. В статье ‘Bridging Traditional Machine Learning and Large Language Models: A Two-Part Course Design for Modern AI Education’ представлен инновационный подход к обучению, систематически объединяющий классические методы машинного обучения и современные LLM. Описанный двухкомпонентный курс позволяет студентам получить целостное представление об эволюции ИИ и приобрести практические навыки работы с обеими категориями технологий. Сможет ли подобная интегрированная модель обучения эффективно подготовить новое поколение специалистов к требованиям быстро меняющегося рынка искусственного интеллекта?

Фундамент Знаний: Строительные Блоки Машинного Обучения

Традиционные методы машинного обучения закладывают прочный статистический фундамент для понимания современных больших языковых моделей. Исходным этапом в этом процессе является всесторонний анализ данных, включающий в себя как описательную статистику — выявление общих закономерностей и тенденций, так и более сложные методы, такие как проверка гипотез и выявление корреляций. Этот анализ позволяет определить качество и структуру данных, выявить выбросы и пропущенные значения, а также выбрать наиболее релевантные признаки для построения модели. Понимание принципов статистического анализа, включая распределения вероятностей, $p$-значения и доверительные интервалы, необходимо для интерпретации результатов и принятия обоснованных решений при разработке и обучении языковых моделей. Именно этот начальный этап позволяет эффективно подготовить данные и обеспечить надежность и точность последующего моделирования.

Инженерное создание признаков и нейронные сети представляют собой фундаментальные строительные блоки, необходимые для понимания и разработки более сложных моделей машинного обучения. Инженерное создание признаков, процесс отбора, преобразования и конструирования наиболее релевантных входных данных, позволяет алгоритмам эффективно извлекать информацию и делать точные прогнозы. В свою очередь, нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, состоят из взаимосвязанных узлов, способных к обучению и адаптации. Именно эти концепции, лежащие в основе многих современных технологий, включая системы компьютерного зрения и обработки естественного языка, формируют прочный фундамент для освоения передовых моделей, таких как большие языковые модели. Понимание принципов работы этих базовых элементов необходимо для успешного применения и дальнейшего развития искусственного интеллекта.

Понимание базовых принципов машинного обучения является фундаментальным для успешной работы с большими языковыми моделями. Прежде чем приступать к изучению сложных архитектур и алгоритмов, необходимо освоить такие понятия, как обработка данных, выбор признаков и принципы работы нейронных сетей. Эти основополагающие знания позволяют не только эффективно использовать современные инструменты, но и критически оценивать их возможности и ограничения. Без прочного фундамента в классическом машинном обучении, понимание внутренних механизмов и потенциальных проблем больших языковых моделей становится затруднительным, а их применение — менее осознанным и эффективным. Таким образом, освоение базовых принципов является необходимым условием для глубокого понимания и успешной работы в области искусственного интеллекта.

От Теории к Практике: Освоение Больших Языковых Моделей

Большие языковые модели (БЯМ) представляют собой значительный прорыв в области обработки естественного языка (NLP), демонстрируя способность к решению сложных задач, таких как генерация текста, машинный перевод и ответы на вопросы. Эта способность обусловлена архитектурой на основе глубоких нейронных сетей и огромным объемом данных, используемых для обучения. Однако, эффективность БЯМ напрямую связана с потреблением вычислительных ресурсов, включая процессорное время, объем оперативной памяти и графических ускорителей. Тренировка и развертывание крупных моделей, таких как GPT-3, требует значительных инвестиций в инфраструктуру и энергопотребление, что создает определенные ограничения для их широкого применения и исследований.

В рамках курса используются эффективные языковые модели, такие как DistilGPT-2, Phi-2 и LLaMA-3.1, для обеспечения практического опыта без необходимости использования дорогостоящего и труднодоступного оборудования. DistilGPT-2 представляет собой дистиллированную версию GPT-2, обеспечивающую сопоставимую производительность при значительно меньшем размере. Phi-2 и LLaMA-3.1, разработанные с акцентом на эффективность, позволяют проводить обучение и вывод на потребительском оборудовании, что делает эксперименты с большими языковыми моделями более доступными для широкой аудитории. Использование этих моделей позволяет студентам получить ценный опыт работы с современными технологиями обработки естественного языка без значительных финансовых или технических ограничений.

В рамках курса изучаются методы дообучения (fine-tuning) предварительно обученных языковых моделей. Данный процесс предполагает адаптацию весов модели к конкретной задаче или набору данных, что позволяет значительно повысить точность и релевантность результатов. В частности, рассматриваются стратегии, включающие в себя настройку гиперпараметров, выбор оптимальной функции потерь и использование различных техник регуляризации для предотвращения переобучения. Дообучение позволяет эффективно использовать знания, полученные моделью на больших объемах данных, для решения специализированных задач, требующих меньшего объема обучающей выборки, чем обучение с нуля.

Усиление LLM: Поиск и Инженерия Запросов

Инженерия запросов (prompt engineering) представляет собой ключевой навык для оптимизации работы больших языковых моделей (LLM), поскольку позволяет направлять модель к получению желаемых результатов. Эффективная разработка запросов включает в себя точное формулирование инструкций, определение контекста и предоставление примеров, что существенно влияет на качество, релевантность и точность генерируемого текста. Правильно составленный запрос может значительно повысить производительность LLM в решении различных задач, таких как генерация текста, ответы на вопросы, перевод и суммаризация, а также снизить вероятность получения нежелательных или неточных ответов. Важно учитывать, что даже незначительные изменения в формулировке запроса могут привести к существенным различиям в выходных данных модели.

Метод генерации с поиском по знаниям (Retrieval-Augmented Generation, RAG) повышает эффективность больших языковых моделей (LLM) за счет интеграции доступа к внешним источникам информации. Вместо того чтобы полагаться исключительно на параметры, полученные в процессе обучения, RAG-системы извлекают релевантные данные из внешних баз знаний — таких как документы, базы данных или веб-сайты — и предоставляют их LLM в качестве контекста для генерации ответа. Это позволяет LLM генерировать более точные, актуальные и контекстуально соответствующие ответы, особенно в случаях, когда требуемая информация отсутствует в исходных данных обучения модели или когда требуется доступ к информации, которая постоянно обновляется.

Векторные базы данных, такие как FAISS, обеспечивают эффективный поиск по сходству для извлечения знаний в системах RAG (Retrieval-Augmented Generation). Вместо поиска по ключевым словам, эти базы данных хранят данные в виде векторных представлений (эмбеддингов), позволяя находить фрагменты информации, семантически близкие к запросу. FAISS, в частности, оптимизирован для быстрого поиска ближайших соседей в многомерных пространствах, что критически важно для обработки больших объемов данных и обеспечения низкой задержки при извлечении релевантной информации для генерации ответов LLM. Использование метрик расстояния, таких как косинусное расстояние, позволяет оценивать семантическую близость между векторами запроса и документами в базе данных.

От Разработки к Внедрению: Реальные Применения

Развертывание моделей, или обеспечение доступа к большим языковым моделям (LLM) для конечных пользователей, представляет собой сложную задачу, требующую оптимизации ресурсов. Часто для успешного внедрения необходимо применять такие методы, как квантование — процесс уменьшения точности числовых представлений параметров модели. Это позволяет значительно сократить объем памяти, необходимый для хранения и запуска LLM, делая их пригодными для использования на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или встроенные системы. Квантование, хотя и может привести к незначительной потере точности, является критически важным шагом для масштабирования и широкого внедрения мощных языковых моделей в реальных приложениях.

Экосистема Hugging Face и фреймворк LangChain представляют собой мощный инструментарий для создания и развертывания приложений, работающих на базе больших языковых моделей (LLM). Hugging Face обеспечивает доступ к широкому спектру предварительно обученных моделей и инструментов для их тонкой настройки, а также предоставляет платформу для совместной работы и обмена моделями. LangChain, в свою очередь, упрощает процесс интеграции LLM в сложные приложения, предлагая модульные компоненты для управления запросами, цепочками обработки и памятью. Комбинация этих инструментов позволяет разработчикам быстро создавать и развертывать инновационные решения в различных областях, таких как обработка естественного языка, машинный перевод и генерация контента, значительно сокращая время разработки и снижая требования к вычислительным ресурсам.

Оценка успеваемости студентов в данном курсе построена с акцентом на практическое применение полученных знаний. Индивидуальные задания составляют 40% итоговой оценки, что позволяет проверить усвоение материала каждым учащимся независимо. Не менее значимую роль играют совместные групповые проекты, также оцениваемые в 40%, поскольку они способствуют развитию навыков командной работы и решения сложных задач. Завершают систему оценивания активное участие в учебном процессе и взаимная оценка работы между студентами, каждый из этих аспектов вносит по 10% в итоговый балл, подчеркивая важность обмена опытом и вовлеченности в обучение.

Расширение Возможностей Агентов: Интеграция Контекстных Протоколов

Протокол контекста модели позволяет агентам эффективно использовать инструменты, значительно расширяя их возможности решения задач. Вместо того чтобы полагаться исключительно на собственные знания, агенты, использующие этот протокол, способны динамически обращаться к внешним ресурсам — будь то поисковые системы, калькуляторы, базы данных или специализированные API. Это взаимодействие происходит через четко определенные каналы, обеспечивая структурированный обмен информацией и позволяя агенту не просто получать данные, но и интерпретировать их в контексте текущей задачи. Таким образом, протокол контекста модели не просто добавляет новые инструменты в арсенал агента, но и позволяет ему разумно их использовать, адаптируясь к различным ситуациям и достигая более сложных целей, которые были бы недостижимы без подобной интеграции.

Интеграция протоколов контекста является фундаментальным шагом в создании по-настоящему адаптивных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта. Вместо жестко запрограммированных реакций, такие системы способны понимать и учитывать текущий контекст задачи, динамически подстраивая свои действия и повышая эффективность решения проблем. Эта способность к контекстуализации позволяет агентам не просто выполнять команды, но и предвидеть потенциальные трудности, самостоятельно выбирать наиболее подходящие инструменты и стратегии, и даже обучаться на основе опыта. В результате, системы, использующие интеграцию протоколов контекста, демонстрируют повышенную гибкость, надежность и способность к самосовершенствованию, открывая новые горизонты для применения ИИ в различных областях, от автоматизации сложных процессов до разработки интеллектуальных помощников.

Данный курс закладывает прочный фундамент для освоения передовых возможностей больших языковых моделей (LLM) и технологий создания автономных агентов. Он предоставляет необходимые знания и практические навыки для перехода к более сложным приложениям, таким как разработка интеллектуальных систем, способных к самостоятельному решению задач, адаптации к меняющимся условиям и эффективному взаимодействию с окружающим миром. Изучение базовых принципов и методов, представленных в курсе, позволит в дальнейшем успешно исследовать и внедрять инновационные решения в области искусственного интеллекта, открывая новые горизонты для автоматизации и оптимизации различных процессов.

Представленная разработка учебного плана стремится к созданию четкой и лаконичной структуры обучения, соединяющей фундаментальные принципы машинного обучения с современными возможностями больших языковых моделей. Этот подход, направленный на формирование всестороннего понимания, находит отклик в словах Брайана Кернигана: «Простота — это высшая степень совершенства». Акцент на ясную передачу знаний, отказ от избыточной сложности и стремление к плотности смысла в изложении материала — ключевые характеристики данного курса, позволяющие эффективно освоить сложные концепции, такие как RAG и тонкая настройка моделей, и создать прочную основу для будущих специалистов в области искусственного интеллекта.

Куда Ведет Дорога?

Предложенная структура обучения, стремящаяся соединить классическое машинное обучение и современные большие языковые модели, неизбежно обнажает не столько пробелы в знаниях, сколько иллюзорность их завершенности. Истинная сложность заключается не в изучении отдельных алгоритмов или архитектур, а в осознании их преходящей природы. Вместо того чтобы стремиться к всеохватывающей компетенции, необходимо культивировать способность к быстрой адаптации и критическому осмыслению.

Особое внимание следует уделить не технической стороне вопроса — тонкостям тонкой настройки или эффективности RAG — а развитию метакогнитивных навыков. Как студент, получивший базовое образование, сможет отличить истинное понимание от заученного ответа, сгенерированного моделью? Решение этой задачи лежит не в разработке новых учебных планов, а в переосмыслении самой цели образования.

В конечном счете, ценность подобной учебной программы определяется не объемом усвоенных знаний, а способностью ученика видеть за ними пустоту. Именно эта пустота, осознанная и принятая, и есть пространство для настоящего творчества и инноваций. Ведь всё, что остается после удаления всего лишнего — и есть суть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05167.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-08 13:45

🚀 Квантовые новости