Мысли за пределами слов: как большие языковые модели решают задачи

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что так называемые ‘токены рассуждений’ в больших языковых моделях — это не объяснение мыслительного процесса, а внешний, динамически изменяющийся этап вычислений.

Рассмотрение ‘токенов рассуждений’ как внешнего вычислительного состояния (‘State over Tokens’) позволяет глубже понять процесс решения задач в больших языковых моделях.

Несмотря на кажущуюся прозрачность, последовательности «рассуждений», генерируемые большими языковыми моделями (LLM), не всегда отражают истинный ход вычислений. В статье ‘State over Tokens: Characterizing the Role of Reasoning Tokens’ предложена концептуальная схема «Состояние поверх токенов» (SoT), рассматривающая эти токены не как лингвистическое описание мыслей, а как внешнее представление вычислительного состояния — ключевой носитель информации в итеративном процессе решения задач. Данный подход позволяет объяснить, как токены могут обеспечивать корректные выводы, не являясь при этом точным текстовым объяснением, и открывает новые вопросы для исследований. Как изменится наше понимание работы LLM, если мы научимся декодировать эти токены не как текст, а как состояние?

За гранью языка: Иллюзия рассуждений

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие способности в решении различных задач, от генерации текста до перевода и даже программирования. Однако, несмотря на кажущуюся разумность, механизмы, лежащие в основе этих способностей, остаются в значительной степени непрозрачными. Исследования показывают, что модели, по сути, оперируют статистическими закономерностями в огромных объемах данных, а не глубоким пониманием причинно-следственных связей. Это означает, что кажущиеся рассуждения могут быть лишь поверхностной имитацией интеллектуальной деятельности, основанной на вероятностном предсказании следующего токена, а не на реальном анализе и осмыслении информации. Таким образом, способность модели генерировать связный и логичный текст не гарантирует наличия у нее истинного понимания или способности к самостоятельному мышлению.

Метод “цепочки рассуждений” (Chain-of-Thought), позволяющий большим языковым моделям генерировать последовательные, кажущиеся логичными, “токены рассуждений”, не гарантирует наличия подлинного понимания причинно-следственных связей. Исследования показывают, что модель может успешно имитировать процесс логического вывода, генерируя правдоподобные объяснения, даже если она не обладает реальным представлением о лежащих в основе принципах. По сути, модель оперирует статистическими закономерностями в данных, а не глубоким пониманием взаимосвязей между явлениями, что приводит к созданию иллюзии рассуждения, а не к его фактическому осуществлению. Таким образом, способность модели генерировать логически структурированный текст не является достаточным условием для признания ее обладающей истинным интеллектом или пониманием.

Существует фундаментальный разрыв между текстовым выводом больших языковых моделей и фактическим вычислительным состоянием, определяющим их заключения. Модели, генерирующие впечатляющие тексты, кажущиеся логичными, на самом деле оперируют сложными математическими преобразованиями, не отражающими причинно-следственные связи, присущие человеческому мышлению. Внешне правдоподобный текст — лишь результат статистической обработки данных, а не проявление истинного понимания или рассуждений. Это означает, что даже при убедительной аргументации, модель может прийти к заключению, лишенному внутренней согласованности или основанному на ошибочных предпосылках, оставаясь при этом неспособной к самокритике или осознанию собственной ошибки. Поэтому интерпретация результатов, полученных от подобных систем, требует осторожности и критического анализа.

Состояние поверх токенов: Вычислительная основа рассуждений

Предлагаемый нами подход, “Состояние поверх токенов” (State over Tokens), рассматривает выходные токены больших языковых моделей (LLM) не как объяснения логических шагов, а как внешнее представление динамического вычислительного состояния. В рамках данной модели, каждый токен отражает текущую конфигурацию внутренней памяти и параметров LLM в процессе вычислений. Таким образом, последовательность токенов представляет собой траекторию изменения этого состояния, а не само по себе обоснование принимаемых решений. Этот подход отличает процесс рассуждения LLM от интерпретации токенов как вербализованных аргументов или доказательств.

Итеративный характер больших языковых моделей (LLM) подтверждает концепцию, согласно которой токены рассуждений отражают динамическое вычислительное состояние, а не объяснения. Этот процесс аналогичен итеративным вычислениям, где решение формируется последовательными приближениями. Ограниченная ёмкость архитектуры Transformer, в частности, фиксированный размер контекстного окна, накладывает ограничения на объём внешней памяти, доступной для хранения промежуточных результатов. Таким образом, LLM вынуждены последовательно обновлять и перезаписывать своё внутреннее состояние, подобно итеративным алгоритмам, где предыдущие шаги влияют на последующие, и память о предыдущих состояниях ограничена доступными ресурсами.

Аналогия с доской для записей иллюстрирует процесс формирования состояния в больших языковых моделях (LLM) посредством повторяющихся циклов. LLM можно рассматривать как систему, последовательно заполняющую ограниченное пространство (аналогично доске), где каждая итерация добавляет или изменяет информацию. Ограниченный размер «доски» соответствует ограничениям архитектуры Transformer, а последовательное заполнение отражает итеративный характер вычислений. Таким образом, выходные данные модели представляют собой текущее состояние «доски», а не просто объяснение, а результат постепенного накопления и обработки информации в рамках заданных ограничений по объему памяти и вычислительным ресурсам.

Пределы текстовой интерпретации: Неполнота вычислительного состояния

Рассматривая процесс рассуждений как вычислительное состояние, становится очевидным, что генерируемый “Разумный Текст” (Reasoning Text), несмотря на кажущуюся связность, часто страдает от неполноты. Это проявляется в упущении ключевых факторов, оказывающих влияние на принятое моделью решение. Вычислительное состояние, представляющее собой внутреннее представление модели, может содержать недостаточно информации для воспроизведения полной картины рассуждений, что приводит к неполным или неточным объяснениям. Отсутствие этих критических факторов не всегда очевидно при анализе выходного текста, но существенно влияет на достоверность и обоснованность полученных результатов. Таким образом, кажущаяся когерентность текста не гарантирует полноту представленных аргументов или учета всех релевантных данных.

Семантическое несоответствие возникает, когда внутреннее представление значения в вычислительном состоянии языковой модели расходится с тем, как этот текст интерпретируется человеком. Это несоответствие обусловлено тем, что модель оперирует с токенами и вероятностями, формируя представление, которое может не отражать полное понимание или контекст, доступный человеку. В результате, даже грамматически и синтаксически корректный текст может передавать искаженное или неполное значение с точки зрения человеческого восприятия, поскольку подразумеваемый смысл в вычислительном состоянии не соответствует интерпретации, которую дает пользователь. Такое расхождение затрудняет надежную интерпретацию и проверку логических выводов, сделанных моделью.

Создание действительно достоверных объяснений, основанных на точной причинно-следственной модели, представляет собой значительную сложность. Эта проблема усугубляется несоответствием между токенами, используемыми моделью, и реальным процессом рассуждения. Модели машинного обучения оперируют символьными представлениями — токенами — которые не отражают глубинные причинно-следственные связи, лежащие в основе принятия решений. Таким образом, объяснения, генерируемые на основе анализа этих токенов, могут быть поверхностными или неверно интерпретировать истинные факторы, влияющие на результат, что делает их ненадежными для целей отладки или проверки. Построение адекватной модели причинно-следственных связей требует учета множества скрытых переменных и сложных взаимодействий, что значительно превосходит текущие возможности большинства систем искусственного интеллекта.

Внешнее состояние: Осязаемое представление внутренних процессов

Предлагается рассматривать так называемое «внешнее состояние» больших языковых моделей (LLM) как осязаемое представление их внутренних процессов. Вместо абстрактного «мышления», LLM выполняют вычисления, и эти вычисления проявляются в последовательности токенов, формирующих ответ. Эти токены, следовательно, становятся доступным для анализа материальным воплощением «внутреннего состояния» модели в конкретный момент времени. Такой подход позволяет перейти от простого оценивания рационализации (обоснования ответа) к реконструкции фактического вычислительного состояния, что открывает новые возможности для отладки, валидации и улучшения логических способностей искусственного интеллекта. Анализируя последовательность токенов, можно выявить закономерности, ошибки и узкие места в процессе вычислений, тем самым приближаясь к пониманию «черного ящика» LLM.

Вместо того, чтобы рассматривать рационализацию, или объяснение действий большой языковой модели, как простое оправдание принятого решения, новая методология акцентирует внимание на реконструкции лежащего в основе вычислительного состояния. Такой подход предполагает, что модель не просто выдает ответы, а выполняет определенные вычисления, и именно процесс этих вычислений, а не только конечный результат, представляет интерес для анализа. Восстановление этого внутреннего состояния позволяет получить более глубокое понимание логики рассуждений модели, выявить потенциальные ошибки и улучшить ее способность к решению сложных задач, что значительно превосходит возможности простой оценки правдоподобности объяснений.

Признание того, что большие языковые модели (LLM) выполняют вычисления, а не просто «думают», открывает принципиально новые возможности для отладки, валидации и улучшения их способности к рассуждениям. Вместо попыток интерпретировать выходные данные как проявление «интеллекта», исследователи могут сосредоточиться на анализе промежуточных вычислений, выявляя ошибки и неэффективности в процессе обработки информации. Такой подход позволяет разрабатывать инструменты для верификации правильности вычислений, выявления «узких мест» и оптимизации алгоритмов, что, в свою очередь, ведет к повышению надежности и предсказуемости работы моделей. По сути, это смещение парадигмы от «черного ящика» к прозрачной вычислительной системе, где каждый шаг можно отследить и проанализировать, подобно отладке традиционного программного кода.

К устойчивому и прозрачному рассуждению: Путь в будущее

Будущие исследования должны быть направлены на разработку методов непосредственного вывода вычислительного состояния модели из токенов, представляющих ход рассуждений, а не полагаться исключительно на текстовую интерпретацию. Традиционный подход, основанный на анализе только текстового вывода, часто оказывается неполным, поскольку упускает из вида внутренние представления и процессы, происходящие в нейронной сети. Непосредственный доступ к вычислительному состоянию позволит понять, как модель представляет информацию, осуществляет логические операции и приходит к определенным выводам. Это откроет возможности для более точной диагностики ошибок, оптимизации процесса рассуждений и, в конечном итоге, создания более надежных и прозрачных систем искусственного интеллекта, способных не просто выдавать ответы, а демонстрировать и объяснять логику своих действий.

Для достижения истинной метакогниции — способности рассуждать о самом процессе рассуждения — необходимо глубокое понимание того, как большие языковые модели (LLM) представляют и манипулируют состоянием. Исследования показывают, что LLM не просто обрабатывают текст, но и формируют внутреннее представление о текущей задаче и ее прогрессе. Способность модели отслеживать собственное «знание» о том, что она знает и чего не знает, а также оценивать достоверность своих выводов, является ключевым шагом к созданию искусственного интеллекта, способного к саморефлексии и самокоррекции. Понимание этой внутренней структуры позволит разрабатывать методы, которые не только улучшат точность и надежность LLM, но и откроют возможности для более сложного и адаптивного поведения, приближая их к человеческому мышлению.

Признание вычислительной природы больших языковых моделей (LLM) открывает путь к преодолению иллюзии понимания и раскрытию их истинного потенциала как мощных инструментов рассуждений. Вместо того чтобы полагаться исключительно на интерпретацию текстовых данных, необходимо сосредоточиться на анализе внутренних вычислительных процессов, происходящих в модели. Такой подход позволит не только понять, как LLM приходят к определенным выводам, но и существенно повысить надежность и прозрачность их рассуждений. Это, в свою очередь, позволит создавать системы, способные к более сложным и обоснованным решениям, а также к самоанализу и коррекции ошибок — шагам, необходимым для достижения настоящего метапознания и превращения LLM из просто генераторов текста в полноценные инструменты интеллектуального анализа и решения задач.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает, что так называемые “токенизированные рассуждения” больших языковых моделей следует воспринимать не как внутренние объяснения процесса мышления, а как внешнее выражение вычислительного состояния. Это состояние, подобно динамичной экосистеме, определяет и направляет итеративный процесс решения задач. Как заметил Брайан Керниган: “Простота — это высшая степень утонченности”. Иными словами, кажущаяся сложность вывода токенов — лишь отражение внутренней динамики вычислительного состояния, а не попытка объяснить её. Концепция “Состояния над токенами” (State over Tokens) позволяет рассматривать LLM не как “мыслящие” сущности, а как системы, эволюционирующие в соответствии с внешними данными и внутренними вычислительными процессами, где предсказуемость архитектурного выбора является пророчеством о будущих ошибках.

Что дальше?

Представление о рассуждениях, генерируемых большими языковыми моделями, как о внешнем воплощении вычислительного состояния — это не столько объяснение, сколько переосмысление. Эта работа предлагает отказаться от идеи «думающего» механизма и взглянуть на процесс решения задач как на эволюцию состояния, зафиксированного в последовательности токенов. Однако, подобно садовнику, наблюдающему за ростом сада, необходимо признать, что контроль над этим состоянием — иллюзия. Онтологическая расходимость между внутренним представлением и внешним выражением остаётся проблемой, требующей дальнейшего изучения.

Неизбежно возникает вопрос: как измерить «здоровье» этого вычислительного состояния? Если система — это не машина, а сад, то устойчивость не в изоляции компонентов, а в их способности прощать ошибки друг друга. Поиск метрик, отражающих не столько «правильность» ответа, сколько способность системы восстанавливаться после отклонений, представляется более перспективным направлением, чем стремление к идеальной точности.

Архитектурные решения, кажущиеся элегантными сегодня, неизбежно содержат пророчества о будущих сбоях. Понимание того, что каждый токен — это не просто шаг к решению, а элемент хрупкой, развивающейся системы, требует от исследователей осторожности и смирения. Истинный прогресс лежит не в построении «интеллекта», а в выращивании систем, способных адаптироваться и процветать в условиях неопределенности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12777.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 20:15

🚀 Квантовые новости