Автор: Денис Аветисян
Новый подход к структурированию запросов позволяет значительно повысить эффективность рассуждений больших языковых моделей, снижая потребность в дорогостоящих вычислительных ресурсах.
В статье представлена методика BRAID, использующая диаграммы Mermaid для оптимизации логических цепочек и повышения точности работы моделей при минимальных затратах.
Нелинейная зависимость между производительностью, стоимостью и объемом токенов является серьезным препятствием для эффективного использования больших языковых моделей. В данной работе, посвященной BRAID: Bounded Reasoning for Autonomous Inference and Decisions, представлено количественное исследование структурированного промптинга, использующего фреймворк BRAID, с применением графов инструкций на основе Mermaid. Показано, что структурированные, машиночитаемые промпты значительно повышают точность рассуждений и экономическую эффективность агентов, работающих в производственных системах. Может ли предложенный подход стать основой для создания более доступных и эффективных автономных систем, основанных на LLM?
Пределы Масштаба: Рассуждения в Больших Языковых Моделях
Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в обработке естественного языка, их способность к рассуждениям остается удивительно хрупкой и требует значительных вычислительных ресурсов. Даже при решении задач, кажущихся простыми для человека, модели часто допускают ошибки, демонстрируя недостаток надежности в сложных логических цепочках. Это проявляется в чувствительности к незначительным изменениям в формулировках запросов или в необходимости экспоненциального увеличения вычислительной мощности при увеличении глубины рассуждений. Таким образом, высокая производительность в задачах генерации текста не гарантирует аналогичного успеха в более требовательных областях, требующих логического вывода и критического анализа информации.
Несмотря на то, что традиционные методы промптинга демонстрируют улучшение производительности больших языковых моделей до 15%, они зачастую не устраняют фундаментальные недостатки при масштабировании глубины рассуждений. Существующие подходы, полагающиеся на увеличение объема входных данных и количества параметров, сталкиваются с экспоненциальным ростом вычислительных затрат и потреблением памяти по мере усложнения логических цепочек. Это означает, что даже при значительных улучшениях, вызванных оптимизацией промптов, модели продолжают испытывать трудности с задачами, требующими многоступенчатых умозаключений, и их эффективность снижается с ростом сложности задачи. Проблема заключается не только в количестве информации, но и в способе ее обработки и представления, что указывает на необходимость разработки более структурированных и эффективных методов логического вывода.
Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие результаты, однако их функционирование во многом опирается на огромные объемы параметров. Это подчеркивает необходимость разработки более структурированных и эффективных методов представления знаний и осуществления логических выводов. Полагаясь исключительно на масштабирование параметров, модели сталкиваются с ограничениями в способности обобщать и применять знания в новых ситуациях. Альтернативные подходы, направленные на создание компактных, но выразительных представлений знаний, а также на оптимизацию процесса логического вывода, могут значительно повысить эффективность и надежность языковых моделей, открывая путь к более интеллектуальным системам искусственного интеллекта. Исследования в области символического ИИ и нейро-символических подходов представляют собой перспективное направление для решения этой задачи, позволяя объединить сильные стороны статистического обучения и логического рассуждения.
Обучение в Контексте и Разнообразие Стратегий Промптинга
Обучение в контексте (In-Context Learning) представляет собой эффективный подход к адаптации больших языковых моделей (LLM) к новым задачам без необходимости обновления весов модели посредством градиентного спуска. Этот метод позволяет направлять LLM, предоставляя в качестве входных данных примеры желаемого поведения, что открывает возможности для разработки разнообразных стратегий промптинга. В отличие от традиционных методов обучения, требующих переобучения модели для каждой новой задачи, обучение в контексте позволяет быстро адаптироваться к различным сценариям, используя только входные данные и соответствующие им выходные данные, заданные непосредственно в запросе. Данный подход особенно ценен в ситуациях, когда доступ к параметрам модели ограничен или переобучение нецелесообразно.
Методы обучения с использованием примеров, такие как Few-Shot Prompting и Zero-Shot Prompting, позволяют направлять большие языковые модели (LLM) для выполнения задач, предоставляя лишь несколько или ни одного примера ввода-вывода соответственно. Несмотря на свою эффективность, эти подходы подвержены непостоянству в результатах. Это проявляется в вариативности ответов на один и тот же запрос, даже при использовании идентичных примеров. Факторы, влияющие на эту непостоянство, включают случайность процесса генерации текста, а также чувствительность модели к незначительным изменениям в формулировке запроса или примерах. Для повышения стабильности результатов часто применяются техники, такие как выбор наиболее репрезентативных примеров и усреднение нескольких ответов.
Метод Chain-of-Thought (CoT) предполагает улучшение рассуждений больших языковых моделей (LLM) за счет явного запроса промежуточных шагов решения задачи в процессе генерации ответа. Вместо прямого предоставления ответа, модель побуждается к последовательному изложению логических умозаключений, что позволяет ей более эффективно решать сложные задачи, требующие многоступенчатого анализа. Однако, CoT подвержен ошибкам, особенно при генерации длинных цепочек рассуждений, где каждая отдельная ошибка может привести к неверному конечному результату. Кроме того, вычисление и обработка промежуточных шагов значительно увеличивает вычислительные затраты и время отклика модели, что может быть критично для приложений, требующих высокой производительности.
Улучшение Рассуждений с Продвинутыми Стратегиями Промптинга
В дополнение к базовому методу “Цепочка мыслей” (Chain-of-Thought), такие продвинутые техники, как Декомпозиционное под prompting, prompting “План и решение” (Plan-and-Solve), и декодирование с самосогласованностью (Self-Consistency Decoding), направлены на повышение надежности и эффективности рассуждений больших языковых моделей (LLM). Декомпозиционное prompting разбивает сложные задачи на более мелкие, управляемые подзадачи. Метод “План и решение” сначала генерирует план действий, а затем выполняет его, что улучшает структурированность ответа. Декодирование с самосогласованностью генерирует несколько рассуждений и выбирает наиболее часто встречающийся ответ, снижая вероятность ошибок и повышая точность. Эти методы позволяют LLM более эффективно обрабатывать сложные задачи и предоставлять более обоснованные и точные результаты.
Универсальная самоадаптирующаяся подсказка (Universal Self-Adaptive Prompting) представляет собой перспективный подход к автоматизации процесса разработки подсказок для больших языковых моделей (LLM). В отличие от традиционных методов, требующих ручной настройки подсказок для каждой конкретной задачи, данный подход позволяет модели самостоятельно адаптировать структуру и содержание подсказки непосредственно во время выполнения задачи. Ключевым преимуществом является возможность эффективного решения новых задач в режиме «нулевого выстрела» (zero-shot), то есть без предварительного обучения или тонкой настройки на конкретном наборе данных. Самоадаптация осуществляется путем динамического изменения параметров подсказки, таких как длина, детализация и стратегия рассуждений, на основе анализа входных данных и промежуточных результатов, что потенциально снижает зависимость от экспертных знаний в области prompt engineering.
Несмотря на прогресс в продвинутых стратегиях промптинга, все они по-прежнему функционируют в рамках естественного языка, что влечет за собой присущие ему неоднозначности и потенциальные ошибки. Естественный язык по своей природе допускает различные интерпретации, что может привести к неверному пониманию запроса языковой моделью и, как следствие, к неточным или ошибочным ответам. Неоднозначность может проявляться в синтаксической многозначности, лексической полисемии и прагматической неточности, затрудняя однозначное определение намерения пользователя. Таким образом, даже самые сложные методы промптинга ограничены присущими естественному языку несовершенствами и требуют дальнейших исследований для повышения надежности и точности LLM.
BRAID: Символический Фреймворк для Ограниченного Рассуждения
В основе фреймворка BRAID лежит переход от рассуждений на естественном языке к использованию ограниченных символических структур, представленных в виде ориентированных ациклических графов (DAG). Вместо обработки неструктурированного текста, BRAID оперирует дискретными символами и отношениями между ними, что позволяет формализовать процесс логического вывода. Такое представление обеспечивает четкую и однозначную интерпретацию каждого шага рассуждений, устраняя неоднозначность, свойственную естественному языку. Ориентированность графа отражает последовательность логических операций, а его ацикличность гарантирует отсутствие бесконечных циклов и, следовательно, завершимость процесса рассуждений. Каждый узел графа представляет собой отдельную мысль или утверждение, а ребра — логическую связь между ними, что обеспечивает строгую формализацию и возможность автоматизированного анализа.
В основе подхода BRAID лежит визуализация процесса рассуждений с использованием диаграмм Mermaid. Эти диаграммы представляют собой направленные ациклические графы, которые явно отображают последовательность логических шагов, связывающих исходные данные с конечным выводом. Такая явная репрезентация позволяет проводить верификацию каждого этапа рассуждений, выявляя потенциальные ошибки или нелогичности. Возможность визуального анализа и отладки делает BRAID эффективным инструментом для повышения надежности и точности рассуждений, особенно в контексте больших языковых моделей (LLM), где неявные процессы могут затруднять обнаружение ошибок.
Символьный подход, лежащий в основе BRAID, направлен на поддержку так называемого “Системного мышления 2” — осознанного, аналитического способа рассуждения. В отличие от интуитивных, автоматических процессов, характерных для “Системного мышления 1”, BRAID способствует последовательной, логически структурированной обработке информации. Это достигается за счет явного представления шагов рассуждения в виде графов, что позволяет LLM выполнять более надежные и эффективные вычисления, снижая вероятность ошибок, связанных с неявными предположениями или неполными данными. Использование символьной логики обеспечивает возможность проверки каждого этапа рассуждений, повышая общую достоверность и прозрачность процесса принятия решений.
Эффективность и Будущие Направления: К Эффективному Искусственному Интеллекту
Исследование, посвященное архитектуре BRAID, демонстрирует значительный прогресс в оценке эффективности искусственного интеллекта посредством метрики «Производительность на Доллар» ($PPD$). В рамках данной работы удалось достичь пикового значения $PPD$ в 74.06, что существенно превышает показатели базовой модели $gpt-5-medium$. Этот результат был получен за счет применения подхода ограниченного рассуждения и комбинации генератора $gpt-5.1-medium$ с минимальным решателем $gpt-5-nano$. Внедрение BRAID позволяет не только количественно оценить соотношение между затратами и производительностью, но и открыть возможности для создания более экономичных и эффективных систем искусственного интеллекта.
Система BRAID, в отличие от традиционных подходов, делает процесс рассуждений явным и прозрачным. Это позволяет не просто получать результат, но и анализировать каждый шаг логических выводов. Благодаря такому подходу, разработчики получают возможность целенаправленно оптимизировать отдельные этапы рассуждений, выявлять и корректировать ошибки, а также повышать общую надежность системы. Явное представление логики позволяет более эффективно использовать ресурсы, избегать избыточных вычислений и, как следствие, создавать более экономичные и эффективные ИИ-системы, способные решать сложные задачи с меньшими затратами.
Исследования показали, что применение архитектуры BRAID совместно с моделями нано- и мини-уровня позволяет достичь более чем 30%-ного улучшения точности на наборе данных SCALE MultiChallenge. Особенно примечательно, что такое сочетание не только повышает эффективность решения задач, но и существенно снижает вычислительные затраты. Вместо использования ресурсоемких крупных моделей, BRAID позволяет извлекать максимальную пользу из более компактных и экономичных аналогов, открывая путь к созданию доступных и высокопроизводительных систем искусственного интеллекта. Это демонстрирует перспективность подхода к оптимизации, когда акцент делается на структурировании процесса рассуждений, а не на увеличении масштаба модели.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что эффективность системы не всегда напрямую связана с её размером. BRAID, предлагая структурированный подход к запросам, позволяет добиться сопоставимой точности даже с использованием менее масштабных моделей. Это напоминает о том, что мудрость заключается не в накоплении ресурсов, а в их оптимальном использовании. Как говорил Алан Тьюринг: «Я не хочу, чтобы машины думали, я хочу, чтобы они делали». Данный подход, фокусируясь на улучшении процесса рассуждений, а не на увеличении вычислительной мощности, подтверждает эту идею. Система, подобно человеку, способна к обучению и адаптации, используя имеющиеся инструменты максимально эффективно, особенно когда речь идет о сложных задачах, требующих последовательного анализа и принятия решений.
Куда же дальше?
Представленная работа, как и любая другая, лишь временно задерживает неизбежное старение архитектуры. BRAID демонстрирует, что эффективность рассуждений можно повысить за счет структурирования, но эта структура — лишь один из возможных путей, один из циклов оптимизации. Время покажет, насколько долго эта конкретная форма организации информации останется актуальной. Улучшения, несомненно, последуют, но, как известно, они стареют быстрее, чем успеваем их осмыслить.
Особый интерес представляет вопрос масштабируемости. Сохранит ли BRAID свою эффективность при работе с задачами, требующими гораздо более сложных и многоуровневых рассуждений? Или же, как это часто бывает, возникнет необходимость в новых, более изощренных методах структурирования, которые, в свою очередь, потребуют еще больше вычислительных ресурсов? Каждая архитектура проживает свою жизнь, и BRAID — не исключение.
Перспективы применения кажутся очевидными — снижение стоимости и повышение доступности мощных языковых моделей. Однако, настоящим вызовом является не столько оптимизация существующих систем, сколько поиск принципиально новых подходов к машинному разуму, которые позволят создавать системы, способные к самообучению и адаптации в постоянно меняющейся среде. Пока же, BRAID — лишь еще один шаг в бесконечном цикле эволюции.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15959.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Математика и код: Ключ к оценке искусственного интеллекта
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Сортировка чисел: Новый подход к алгоритму Шора
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая обработка сигналов: новый подход к умножению и свертке
2025-12-20 13:28