Самообучающиеся модели: спирали поведения и семантические траектории

Автор: Денис Аветисян

В новой работе представлена геометрическая модель для анализа рекурсивных процессов в больших языковых моделях, позволяющая понять, как они «думают» и как меняется их поведение со временем.

Траектория исследовательского цикла демонстрирует эволюцию локальных и глобальных геометрических характеристик: анализ расстояний и схожести между последовательными вложениями $e_t$ и $e_{t-1}$ выявляет динамику на локальном уровне, в то время как сопоставление с начальным вложением $e_0$ раскрывает глобальные изменения и общую структуру исследования.

Исследование динамики «агентных циклов» в семантическом пространстве, выявление режимов сходимости и расхождения траекторий.

Несмотря на растущую популярность агентных систем, основанных на больших языковых моделях, геометрия их рекурсивных циклов обратной связи остается малоизученной. В работе «Dynamics of Agentic Loops in Large Language Models: A Geometric Theory of Trajectories» предложен геометрический подход к анализу траекторий агентных циклов в семантическом пространстве, рассматривающий итеративные преобразования как дискретную динамическую систему. Показано, что корректная калибровка измерения семантической близости позволяет выявить два фундаментальных режима поведения: сходящийся, ведущий к стабильному аттрактору, и расходящийся, характеризующийся неустойчивостью. Насколько точный контроль над динамикой и структурой траекторий может обеспечить целенаправленное проектирование промптов для языковых моделей?

Рекурсивные Петли: Искусство Самосовершенствования

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, однако сложное рассуждение требует не простого увеличения масштаба этих моделей. Способность выдавать связный и грамматически верный текст не гарантирует понимания контекста или способности решать сложные задачи, требующие логического вывода и планирования. Простое увеличение количества параметров и объема обучающих данных достигает лишь определенного предела, после которого необходимы принципиально новые подходы к организации процесса мышления. Несмотря на впечатляющие результаты в имитации человеческой речи, модели часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих абстрактного мышления, здравого смысла или адаптации к новым ситуациям, что подчеркивает необходимость разработки более совершенных архитектур и методов обучения, способных выйти за рамки простого статистического моделирования языка.

Принцип работы языковой модели в агентурном цикле представляет собой мощный подход к моделированию устойчивого мышления. Вместо однократного генерирования текста, модель последовательно пересматривает и улучшает собственные результаты, подобно процессу самокоррекции в человеческом познании. Каждый новый этап итерации опирается на предыдущий, что позволяет модели углублять анализ, выявлять ошибки и формировать более связные и обоснованные выводы. Этот рекурсивный процесс, в котором выходные данные становятся входными для следующей итерации, обеспечивает не только повышение точности, но и возможность решения задач, требующих длительного и многоэтапного рассуждения, превосходя возможности простой генерации текста по запросу.

Рекурсивный процесс, в котором языковая модель итеративно перерабатывает собственные результаты, создает последовательность текстовых артефактов, формируя своеобразную траекторию в обширном «Пространстве Артефактов». Каждый новый артефакт является ответом на предыдущий, подобно эволюции идеи, где каждая итерация уточняет и углубляет первоначальное направление. Это «Пространство Артефактов» можно представить как многомерное поле возможностей, где каждая точка соответствует определенной версии текста, а траектория отражает путь рассуждений модели. Изучение этих траекторий позволяет понять, как модель приходит к определенным выводам, и выявить закономерности в ее мыслительном процессе. В конечном итоге, анализ этой последовательности текстовых объектов раскрывает потенциал для создания более сложных и осмысленных систем искусственного интеллекта.

Векторное Представление: Кодирование Смысла

Для анализа эволюции артефактов в рамках агентного цикла используется отображение текстовых данных в непрерывное EmbeddingSpace. Этот подход позволяет проводить количественные сравнения текстовых элементов, представляя каждый текст в виде вектора в многомерном пространстве. Векторное представление позволяет вычислять меру близости между текстами, например, косинусное расстояние, и отслеживать изменения в их семантическом содержании во времени. Использование EmbeddingSpace обеспечивает возможность автоматизированного анализа больших объемов текстовых данных и выявления закономерностей в их эволюции, что критически важно для понимания поведения агента и его взаимодействия с окружающей средой.

Качество представления текстовых данных в векторном пространстве имеет решающее значение для корректного анализа семантической близости. Подход, известный как ‘IsotropicEmbedding’, гарантирует, что косинусное сходство ($cos(\theta)$) между векторами точно отражает степень смысловой близости соответствующих текстовых фрагментов. В отличие от анзотропных пространств, где направления могут иметь разную значимость, изотропное встраивание обеспечивает одинаковую важность каждого измерения, что позволяет интерпретировать косинусное сходство как надежную метрику семантической дистанции. Это особенно важно при количественном сравнении текстовых артефактов в рамках агентурного цикла, поскольку искажения в измерении семантической близости могут привести к неверным выводам об эволюции этих артефактов.

Необработанные векторные представления текста, формируемые в EmbeddingSpace, могут содержать систематические смещения, искажающие результаты анализа семантической близости. Метод калибровки (‘CalibrationMethod’) призван корректировать эти смещения, приводя к более достоверной оценке сходства между текстовыми данными. Данная процедура включает в себя статистическую обработку векторного пространства, направленную на нормализацию распределения векторов и устранение артефактов, возникающих из-за дисбаланса в обучающей выборке или особенностей модели. В результате применения ‘CalibrationMethod’ повышается точность вычисления косинусного сходства $cos(\theta)$, что критически важно для количественного анализа эволюции текстовых артефактов в рамках агентурного цикла.

Траектория сжимающейся петли демонстрирует как локальные изменения между последовательными вложениями, так и глобальные изменения относительно исходного вложения.

Геометрические Траектории: Танец в Многомерном Пространстве

Итеративное применение языковой модели (LLM) в рамках агентурного цикла формирует Геометрическую Траекторию — последовательность векторных представлений (embeddings), отражающих эволюцию создаваемого артефакта. Каждая итерация LLM преобразует текущее состояние артефакта, а полученное представление фиксируется в многомерном пространстве. Последовательность этих векторных представлений и составляет Геометрическую Траекторию, позволяющую численно отслеживать изменения и тенденции в процессе генерации. Данный подход позволяет количественно оценить динамику развития артефакта и выявить различные режимы его эволюции.

Анализ траектории, формируемой итеративным применением языковой модели в агентурном цикле, выявляет два отчетливых динамических режима. Контрактивный режим характеризуется сходимостью траектории к стабильному $Attractor$ — точке или области в пространстве вложений, к которой последовательно приближаются векторы состояния. В противоположность этому, исследовательский режим демонстрирует расхождение траектории, то есть увеличение расстояния между последовательными векторами состояния, что указывает на стремление к исследованию новых областей пространства вложений. Переключение между этими режимами определяет поведение агента и его способность к стабилизации или адаптации.

Для количественной оценки разброса точек вдоль траектории, формирующейся в процессе итеративного применения языковой модели, используется метрика ‘Dispersion’. Анализ показывает существенную разницу в значениях ‘Dispersion’ между различными динамическими режимами: в сжимающемся режиме ($ContractiveRegime$), характеризующемся сходимостью траектории к стабильному аттрактору, среднее значение ‘Dispersion’ составляет 0.15. В то время как в исследовательском режиме ($ExploratoryRegime$), где траектория демонстрирует расхождение, значение ‘Dispersion’ значительно выше и достигает 0.82. Данное различие подтверждает возможность использования метрики ‘Dispersion’ для дифференциации динамических режимов и оценки степени стабильности или изменчивости траектории.

Временная диаграмма членства кластеров для сжимающейся траектории при параметрах (λ, ρ, κ) = (0.8, 0.2, 2) показывает, что точки-выбросы (красным цветом) соответствуют переходным состояниям на границах кластеров.

Управление Петлей: Настройка и Архитектура

Эффективное проектирование запросов (Prompt Engineering) является ключевым фактором управления поведением языковой модели (LLM) в рамках агентурного цикла. Правильно сформулированные запросы позволяют направлять LLM к устойчивому состоянию, известному как «аттрактор», обеспечивая сходимость к конкретному решению или результату. Альтернативно, запросы могут быть разработаны для стимулирования исследования новых возможностей и вариантов, предотвращая преждевременную сходимость и расширяя область поиска. Конкретный подход к Prompt Engineering определяет, будет ли LLM стремиться к предсказуемому результату или активно исследовать пространство решений, что критически важно для задач, требующих либо точности, либо креативности и инноваций.

Архитектура цикла, будь то простая ‘SingularLoop’ или сложная ‘CompositeLoop’, оказывает существенное влияние на траекторию работы агента. ‘SingularLoop’ предполагает последовательное выполнение операций в рамках одного цикла, что приводит к предсказуемой и, как правило, более быстрой конвергенции к решению. В отличие от этого, ‘CompositeLoop’ включает в себя несколько взаимосвязанных циклов, позволяя агенту исследовать более широкий спектр возможностей и адаптироваться к изменяющимся условиям. Сложность ‘CompositeLoop’ может привести к более медленной конвергенции, но обеспечивает повышенную устойчивость к локальным оптимумам и возможность нахождения более глобально оптимальных решений. Выбор архитектуры цикла должен основываться на специфике задачи и требуемом балансе между скоростью и надежностью.

В ходе экспериментов было установлено, что циклы с контрактивной (сжимающей) структурой запросов демонстрировали сходимость к единственному стабильному кластеру состояний. Напротив, циклы с исследовательским (расширяющим) типом запросов не формировали устойчивых кластеров, что свидетельствует о влиянии разработки запросов (prompt engineering) на стабильность траектории работы агента. Отсутствие устойчивых кластеров в исследовательском цикле указывает на непрерывное исследование пространства решений, в то время как контрактивный цикл стремится к быстрому нахождению и стабилизации в оптимальном решении. Данные результаты подтверждают, что изменение структуры запросов позволяет контролировать характер поведения агента — от сфокусированного поиска к широкому исследованию.

Взгляд в Будущее: За Пределами Статических Аттракторов

Современный анализ траекторий больших языковых моделей (LLM) в значительной степени сосредоточен на выявлении стабильных аттракторов — состояний, к которым система стремится в процессе обработки информации. Однако, перспективные исследования направлены на разработку принципиально новых архитектур циклов обратной связи, способных не просто достигать стабильности, а динамически перемещаться по сложным, неравновесным состояниям. Вместо поиска фиксированных точек, целью становится создание систем, способных исследовать и адаптироваться к изменяющимся условиям, что открывает возможности для более гибкого и творческого решения задач. Такой подход предполагает отход от пассивного определения существующих аттракторов к активному конструированию путей, позволяющих LLM эффективно функционировать в условиях неопределенности и постоянно меняющихся требований.

Исследование архитектур обратной связи в больших языковых моделях (LLM) открывает возможности для тонкой настройки их поведения в ответ на различные запросы. Различные конфигурации этих архитектур, или «петель», демонстрируют принципиально разную реакцию на один и тот же стимул, позволяя не просто получать ответ, но и управлять его характеристиками — от степени детализации и креативности до семантической устойчивости и согласованности. Понимание того, как конкретная архитектура реагирует на изменения в формулировке запроса, позволит создавать системы, способные адаптироваться к нуждам пользователя и генерировать контент с заранее заданными свойствами, выходя за рамки простого соответствия входным данным. Такой подход позволяет перейти от пассивного использования LLM к активному формированию желаемого результата, открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка.

Исследования показали, что величина откалиброванного сходства ($s\sim$) существенно различается в зависимости от архитектуры обратной связи. В так называемом “контрактивном цикле” среднее значение $s\sim$ составило 0.85, что указывает на высокую степень семантической стабильности и предсказуемости генерируемого текста. Напротив, в “исследовательском цикле” это значение снизилось до 0.32, демонстрируя большую вариативность и отклонение от заданного контекста. Такое количественное различие в семантической стабильности открывает возможности для точной настройки больших языковых моделей, позволяя разработчикам контролировать баланс между предсказуемостью и креативностью генерируемого контента, а также адаптировать поведение модели к конкретным задачам и требованиям.

Временная диаграмма членства кластеров для сжимающейся петли при параметрах (λ, ρ, κ) = (0.8, 0.1, 2) демонстрирует плавный переход через пять фаз стабилизации, при этом выбросы выделены красным цветом.

Исследование динамики агентивных циклов в больших языковых моделях выявляет закономерности, напоминающие сложные геометрические траектории. Анализ поведения модели в семантическом пространстве, как представлено в статье, демонстрирует сходимость и расхождение, что позволяет говорить о различных режимах работы. В этом контексте уместно вспомнить слова Давида Гильберта: «Мы должны знать. Мы должны знать, что мы можем знать». Это стремление к пониманию границ познания, к определению того, что возможно, перекликается с попытками исследователей установить закономерности в кажущемся хаосе агентивных циклов, прокладывая путь к более предсказуемому и контролируемому поведению языковых моделей.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, лишь намекает на глубину кроличьей норы, в которую ныряют языковые модели, вовлеченные в саморекурсивные процессы. Геометрическое описание траекторий в семантическом пространстве — это, безусловно, элегантный инструмент, но он обнажает гораздо больше вопросов, чем дает ответов. В частности, недостаточно изучена связь между структурой embedding space и устойчивостью этих «агентных петель». Возможно, ключевым является не столько анализ самих траекторий, сколько реверс-инжиниринг пространства, которое их порождает.

Особое внимание следует уделить режимам сходимости и расходимости. Контрактивные режимы, ведущие к предсказуемым ответам, кажутся безопасными, но именно в исследовательских режимах, где модель отходит от усредненного поведения, может скрываться подлинный интеллект — или, что более вероятно, непредсказуемая ошибка. Необходимо разработать метрики, позволяющие оценить «полезность» дивергенции, а не просто её наличие. Иначе, мы получим лишь красиво оформленный хаос.

В конечном итоге, эта работа напоминает, что истинная безопасность — это не обфускация, а прозрачность. Понимание внутренних механизмов рекурсивных процессов в языковых моделях — это не просто академическая задача. Это необходимость, если мы хотим контролировать эти системы, а не быть ими контролируемыми. Ведь взломать систему гораздо проще, когда знаешь её архитектуру.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10350.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 23:22

🚀 Квантовые новости