Искусственный интеллект без границ: эволюция языковых моделей в условиях конфиденциальности

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать интеллектуальных агентов, обучающихся на данных из разных источников, при этом обеспечивая защиту персональной информации.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу
В рамках предложенной архитектуры Fed-SE агенты локально эволюционируют, оптимизируя низкоранговые адаптеры с использованием отфильтрованных траекторий успешного опыта, хранящихся в буферах, обеспечивающих конфиденциальность, после чего центральный сервер агрегирует эти распределенные параметры адаптеров для создания глобальной модели с обобщенными способностями рассуждения, которая затем синхронизируется со всеми клиентами для следующего раунда коммуникации.
В рамках предложенной архитектуры Fed-SE агенты локально эволюционируют, оптимизируя низкоранговые адаптеры с использованием отфильтрованных траекторий успешного опыта, хранящихся в буферах, обеспечивающих конфиденциальность, после чего центральный сервер агрегирует эти распределенные параметры адаптеров для создания глобальной модели с обобщенными способностями рассуждения, которая затем синхронизируется со всеми клиентами для следующего раунда коммуникации.

Предложена система Fed-SE, использующая федеративное обучение, фильтрацию траекторий и адаптацию LoRA для эффективной самоэволюции языковых моделей в разнородных средах.

Несмотря на широкое распространение LLM-агентов в сложных интерактивных задачах, централизованная оптимизация и совместная эволюция в условиях строгих требований к конфиденциальности остаются сложной проблемой. В настоящей работе, ‘Fed-SE: Federated Self-Evolution for Privacy-Constrained Multi-Environment LLM Agents’, предложен фреймворк Fed-SE, обеспечивающий самообучение LLM-агентов в условиях федеративного обучения, посредством фильтрации траекторий, адаптации низкого ранга и устойчивой агрегации обновлений. Эксперименты в разнородных средах демонстрируют, что Fed-SE повышает средний процент успешного выполнения задач примерно на 18% по сравнению с базовыми федеративными подходами. Сможет ли Fed-SE стать основой для создания действительно автономных и конфиденциальных LLM-агентов, способных к адаптации в постоянно меняющемся мире?

Гетерогенность Данных: Вызов для Федеративного Обучения

Федеративное обучение, представляющее собой перспективный подход к созданию искусственного интеллекта с сохранением конфиденциальности данных, сталкивается с существенными трудностями, обусловленными неоднородностью данных между различными участниками. В отличие от традиционных методов, где данные централизованы и однородны, в федеративном обучении каждый клиент обладает собственным, уникальным набором данных, который может значительно отличаться от данных, хранящихся на других клиентах. Эта так называемая «не-IID» (non-independent and identically distributed) природа данных приводит к снижению эффективности обучения и обобщающей способности модели, поскольку алгоритм сталкивается с противоречивыми сигналами и смещениями, характерными для каждого локального набора данных. В результате, модель, обученная на неоднородных данных, может демонстрировать низкую производительность при применении к новым, ранее не встречавшимся данным, что ограничивает её практическую применимость.

Неоднородность данных между участниками федеративного обучения приводит к явлению, известному как “конфликт градиентов”, что существенно затрудняет сходимость и обобщающую способность модели. Каждый клиент обучается на собственном, уникальном подмножестве данных, что формирует локальные градиенты, отражающие специфические особенности именно этих данных. При агрегации этих градиентов для обновления глобальной модели, противоречивые направления локальных градиентов нивелируют друг друга, замедляя процесс обучения и приводя к нестабильности. Это особенно критично в задачах, где данные распределены крайне неравномерно, когда некоторые клиенты обладают значительно большим объемом данных или данными, сильно отличающимися от данных других клиентов. В результате, модель может застрять в локальном оптимуме или демонстрировать низкую производительность на новых, ранее не встречавшихся данных, что подрывает эффективность всего процесса федеративного обучения. Разрешение этого конфликта требует разработки алгоритмов, способных эффективно усреднять противоречивые градиенты или адаптировать процесс обучения к специфике каждого клиента.

Традиционные методы федеративного обучения часто сталкиваются с проблемой “разреженных вознаграждений” — ситуации, когда лишь небольшое количество клиентов предоставляет полезные сигналы для улучшения модели, что замедляет процесс обучения и требует большего количества итераций. Эта сложность усугубляется необходимостью постоянного обмена информацией между клиентами и центральным сервером, что приводит к значительному увеличению коммуникационных издержек, особенно при работе с большими объемами данных и большим количеством участников. Каждый раунд обмена данными требует пропускной способности и энергии, а также может представлять угрозу конфиденциальности, несмотря на принципы федеративного обучения. Разработка алгоритмов, снижающих потребность в частом обмене информацией и эффективно использующих даже немногочисленные полезные сигналы, является ключевой задачей для повышения эффективности и масштабируемости федеративного обучения.

Обучение больших языковых моделей (LLM) в условиях федеративного обучения представляет собой особую сложность, поскольку гетерогенность данных между участниками значительно усугубляет проблему адаптации модели. В отличие от задач, где можно полагаться на общие признаки, LLM требуют учета контекста и нюансов, специфичных для каждого набора данных. Это означает, что простая агрегация обновлений градиентов может привести к существенному снижению производительности и даже к расхождению модели. В связи с этим, для эффективного обучения LLM в федеративном окружении требуются продвинутые стратегии адаптации, включающие в себя методы персонализации модели для каждого участника, дифференциальное обучение и разработку алгоритмов, минимизирующих коммуникационные издержки и обеспечивающих быструю сходимость даже при значительной неоднородности данных. Разработка таких стратегий является ключевой задачей для раскрытия потенциала федеративного обучения в области искусственного интеллекта и обеспечения конфиденциальности данных.

Fed-SE решает проблему нестабильности онлайн-обучения в федеративном обучении, используя фильтрацию траекторий и агрегацию в устойчивом подпространстве, что позволяет агентам адаптироваться без увеличения дисперсии и конфликтов градиентов.
Fed-SE решает проблему нестабильности онлайн-обучения в федеративном обучении, используя фильтрацию траекторий и агрегацию в устойчивом подпространстве, что позволяет агентам адаптироваться без увеличения дисперсии и конфликтов градиентов.

Fed-SE: Саморазвивающаяся Структура для LLM Агентов

Представляется Fed-SE — федеративная структура самообучения, расширяющая возможности $Federated Learning$ для эффективной тренировки $LLM Agent$ов. В отличие от централизованного обучения, Fed-SE позволяет обучать агентов на децентрализованных данных, хранящихся на различных устройствах или серверах, без необходимости их централизованного сбора. Это достигается путем итеративного процесса, в котором локальные модели обучаются на локальных данных, а затем агрегируются для создания глобальной модели. Fed-SE оптимизирует этот процесс, позволяя снизить затраты на коммуникацию и повысить эффективность обучения, особенно в сценариях, где данные распределены и конфиденциальны. Ключевой особенностью является возможность адаптации к различным окружениям и задачам без компромиссов в производительности.

В Fed-SE для повышения эффективности обучения и снижения затрат на коммуникацию используется параметрически-эффективная тонкая настройка (Parameter-Efficient Fine-Tuning). В частности, применяется метод адаптации низкого ранга (Low-Rank Adaptation — LoRA), позволяющий обучать лишь небольшое количество дополнительных параметров, а также локальные адаптеры (Local Adapters). LoRA аппроксимирует обновления весов $ΔW$ как произведение двух матриц меньшего размера, что значительно снижает объем передаваемых данных. Локальные адаптеры, добавляемые к слоям модели, позволяют агентам адаптироваться к локальным данным без необходимости полной перенастройки, что еще больше уменьшает коммуникационные издержки и повышает масштабируемость системы.

Ключевым нововведением в Fed-SE является стабилизация процесса обучения посредством фильтрации траекторий. Этот метод фокусируется на отборе и использовании только успешных траекторий, определяемых как те, которые привели к достижению поставленной цели или удовлетворительному результату. Исключение неуспешных траекторий позволяет избежать использования ненадежных градиентов, возникающих из-за ошибок или неоптимальных действий агента. Отбор успешных траекторий значительно снижает дисперсию градиентов и способствует более стабильному и быстрому обучению LLM-агентов, особенно в условиях сложных и стохастических сред. Фактически, происходит отсечение траекторий, которые генерируют шум или неинформативные сигналы для обновления параметров модели.

В Fed-SE используется механизм воспроизведения опыта (Experience Replay) для повышения стабильности обучения и улучшения эффективности использования данных. Этот метод предполагает сохранение выборочных эпизодов взаимодействия агента с окружающей средой в буфере памяти. В процессе обучения, вместо использования только текущего опыта, модель обучается на комбинации текущего опыта и эпизодов, извлеченных из буфера памяти. Это позволяет снизить дисперсию градиентов, стабилизировать процесс обучения и повысить эффективность использования ограниченного объема данных, поскольку каждый эпизод может быть использован несколько раз для обновления параметров модели. Буфер памяти управляется по принципу FIFO или приоритетной выборки, что позволяет контролировать разнообразие и релевантность используемых эпизодов.

В ходе 20 раундов коммуникации метод Fed-SE (синяя линия) продемонстрировал устойчивый прирост успешности выполнения разнородных задач, превзойдя как базовые статические подходы (обозначены штриховыми линиями), так и алгоритм FedAvg (красная линия), особенно в сложных средах, таких как Maze.
В ходе 20 раундов коммуникации метод Fed-SE (синяя линия) продемонстрировал устойчивый прирост успешности выполнения разнородных задач, превзойдя как базовые статические подходы (обозначены штриховыми линиями), так и алгоритм FedAvg (красная линия), особенно в сложных средах, таких как Maze.

Стабилизация Обучения с Помощью Продвинутых Статистических Методов

В Fed-SE для решения проблемы смещения распределений данных между клиентами используется метод значимости (Importance Sampling). Этот метод позволяет корректировать вклад каждого клиента в процесс обучения, учитывая различия в локальных распределениях данных. Суть заключается в присвоении каждому клиенту веса, отражающего степень его соответствия общему распределению данных. Клиенты с данными, наиболее близкими к общему распределению, получают больший вес, а клиенты с данными, сильно отличающимися, — меньший. Такой подход позволяет уменьшить влияние клиентов с аномальными данными и повысить стабильность и скорость сходимости процесса федеративного обучения, минимизируя смещение, вызванное гетерогенностью данных между клиентами.

Для оценки параметров модели в Fed-SE используется метод максимального правдоподобия (Maximum Likelihood Estimation, MLE). Суть метода заключается в нахождении значений параметров, при которых функция правдоподобия, представляющая вероятность наблюдения имеющихся данных, достигает максимума. Формально, MLE предполагает максимизацию $L(\theta | D) = \prod_{i=1}^{N} P(x_i | \theta)$, где $\theta$ — вектор параметров модели, $D$ — набор наблюдаемых данных, а $P(x_i | \theta)$ — вероятность наблюдения данных $x_i$ при заданных параметрах. В контексте Fed-SE, MLE позволяет эффективно оценивать параметры модели на основе данных, собранных от различных клиентов, учитывая двоичные награды, и обеспечивает сходимость обучения, максимизируя вероятность успешных траекторий.

В основе Fed-SE лежит использование бинарных наград, что обеспечивает чёткий и однозначный сигнал об успешности взаимодействия. Вместо сложных систем оценки, где награды могут быть градированными или зависеть от множества факторов, система использует только два значения: 0 (неудача) и 1 (успех). Это упрощает процесс обучения и позволяет модели быстро идентифицировать и усиливать успешные траектории, а также корректировать неудачные. Такая структура вознаграждения особенно эффективна в задачах, где успех или неудача определены чётко и не допускают промежуточных значений, что способствует более стабильному и быстрому сходимости обучения.

В результате фокусировки на успешных траекториях обучения и применения указанных статистических методов, Fed-SE демонстрирует повышение средней успешности выполнения задач на 18% по сравнению с базовым алгоритмом Federated Averaging. Средний показатель успешности, достигнутый Fed-SE, составляет 0.66, что превосходит показатели Federated Averaging (0.56), Local (0.53) и Centralized (0.49). Данное улучшение свидетельствует о повышении стабильности обучения и ускорении сходимости алгоритма.

Анализ процесса эволюции показывает, что исключение накопления истории приводит к субоптимальной сходимости в задаче Maze, а отказ от фильтрации успешных действий в Wordle вызывает катастрофическое падение производительности из-за вносимого шума.
Анализ процесса эволюции показывает, что исключение накопления истории приводит к субоптимальной сходимости в задаче Maze, а отказ от фильтрации успешных действий в Wordle вызывает катастрофическое падение производительности из-за вносимого шума.

К Надёжной Кросс-Окружающей Генерализации

Система Fed-SE продемонстрировала значительное улучшение способности к обобщению в новых средах, позволяя агентам успешно выполнять задачи даже в условиях, отличных от тех, на которых они обучались. Этот эффект достигается за счет эффективного использования данных из различных источников, что позволяет модели формировать более полное и устойчивое представление об окружающем мире. В результате, агенты, обученные с использованием Fed-SE, способны адаптироваться к незнакомым условиям и поддерживать высокую производительность, что особенно важно для применения в реальных, динамично меняющихся средах. Такой подход открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации без необходимости постоянного вмешательства человека.

Система Fed-SE формирует более полное представление об окружающем мире посредством агрегации знаний из различных источников данных. В основе этого подхода лежит использование локальных адаптеров, которые позволяют каждому агенту специализироваться на особенностях своей среды, извлекая наиболее релевантную информацию. Эти локальные знания затем объединяются с помощью глобальной модели, которая выступает в роли централизованного репозитория, аккумулируя и обобщая опыт всех участников. Такая архитектура позволяет системе не просто накапливать данные, а формировать целостную картину мира, учитывающую разнообразие условий и задач, что значительно повышает ее способность к адаптации и обобщению знаний в новых, ранее невиданных средах.

В ходе экспериментов с заданием «Лабиринт» система Fed-SE продемонстрировала впечатляющую эффективность, достигнув показателя успешного выполнения задач в 80% случаев. Этот результат значительно превосходит показатели, полученные с использованием альтернативных методов обучения с федеративным обучением. Достижение такой высокой точности указывает на способность Fed-SE эффективно обобщать полученные знания и успешно ориентироваться в новых, ранее не встречавшихся конфигурациях лабиринта. Такой уровень производительности открывает перспективы для разработки более надежных и адаптивных интеллектуальных агентов, способных решать сложные задачи в разнообразных средах.

Архитектура Fed-SE отличается высокой эффективностью, что позволяет масштабировать её на большое количество клиентов без существенной потери производительности. Это свойство критически важно для создания действительно кооперативных систем искусственного интеллекта, где знания и опыт объединяются от множества источников. Благодаря оптимизированному обмену информацией между локальными адаптерами и глобальной моделью, система способна обрабатывать данные, поступающие от большого числа участников, сохраняя при этом высокую скорость обучения и низкие вычислительные затраты. Такая масштабируемость открывает перспективы для реализации сложных задач, требующих коллективного интеллекта, и способствует развитию распределенных систем ИИ, способных к адаптации и обучению в динамически меняющихся условиях.

Исследование демонстрирует стремление к созданию не просто масштабируемых систем, но и способных к адаптации в условиях неопределенности. Fed-SE, предлагая механизм саморазвития агентов на основе федеративного обучения, словно пытается вырастить интеллект, а не сконструировать его. Как заметил Джон фон Нейманн: «В науке нет абсолютной истины, только лучшие приближения». Именно к такому приближению и стремится данная работа, решая проблему нестабильности градиентов и негативного переноса в гетерогенных средах, осознавая, что идеальная архитектура — это миф, необходимый для сохранения рассудка. Предложенный подход к фильтрации траекторий и адаптации моделей LoRA подтверждает, что сложные системы требуют не жесткого контроля, а гибкости и способности к самокоррекции.

Что дальше?

Предложенный подход, безусловно, расширяет границы федеративного обучения, но, как и любое усложнение, он лишь отодвигает неизбежное. Каждая зависимость от локальных траекторий — это обещание, данное прошлому, а прошлое редко бывает предсказуемым. Представляется, что истинная эволюция агентов не в оптимизации градиентов, а в способности к саморепарации, к принятию неизбежных сбоев как части процесса обучения. Всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить, и вопрос лишь в том, насколько элегантным будет этот механизм.

Особое внимание следует уделить проблеме негативного переноса. Локальные среды неизбежно различаются, и попытки агрегировать знания, полученные в столь разных контекстах, напоминают алхимию — вечная надежда на трансмутацию, часто заканчивающаяся лишь образованием новых, непредсказуемых побочных эффектов. Контроль над этим процессом — иллюзия, требующая SLA, а не архитектурных решений.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на разработку более гибких и адаптивных механизмов агрегации, способных учитывать неоднородность сред и минимизировать риск негативного переноса. Возможно, стоит отойти от парадигмы централизованного обучения и исследовать подходы, основанные на децентрализованных, самоорганизующихся системах, где агенты эволюционируют независимо, но при этом способны обмениваться опытом и знаниями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08870.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 23:16