Автор: Денис Аветисян
Новая система AdaSearch позволяет языковым моделям самостоятельно определять, когда следует обращаться к внешним источникам знаний для решения задач.
В статье представлена платформа AdaSearch, использующая обучение с подкреплением для адаптивного поиска информации и повышения эффективности больших языковых моделей.
Несмотря на успехи в оснащении больших языковых моделей (LLM) поисковыми системами, сохраняется проблема адаптивного баланса между использованием собственных знаний и внешним поиском. В работе ‘AdaSearch: Balancing Parametric Knowledge and Search in Large Language Models via Reinforcement Learning’ предложен новый подход, основанный на обучении с подкреплением, позволяющий LLM более эффективно определять, когда необходимо обращаться к внешним источникам информации. Ключевым нововведением является разделение процесса решения задачи от принятия решения о поиске, что повышает прозрачность и интерпретируемость поведения модели. Сможет ли AdaSearch стать основой для создания более надежных и эффективных интеллектуальных агентов, особенно в критически важных областях, таких как финансы и медицина?
Иллюзия и Реальность: Преодоление Галлюцинаций в Больших Языковых Моделях
Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (LLM) склонны к «галлюцинациям» — генерации фактических ошибок и вымышленных сведений. Это явление обусловлено тем, что модели полагаются преимущественно на накопленные в процессе обучения параметрические знания, а механизмы для верификации и подтверждения достоверности информации остаются недостаточно развитыми. В результате, модель может уверенно представлять ложные утверждения как истинные, что представляет серьезную проблему для приложений, требующих высокой точности и надежности. Эта склонность к «галлюцинациям» ограничивает возможности LLM в таких областях, как научные исследования, юридическая практика и здравоохранение, где критически важна безошибочность информации.
Основой работы больших языковых моделей является параметрическое знание — информация, зашифрованная в весах нейронной сети в процессе обучения. Однако, в отличие от человека, модель не обладает встроенными механизмами для проверки достоверности этой информации. Она генерирует текст, основываясь на статистических закономерностях, а не на понимании фактической точности. Это приводит к тому, что модель может уверенно представлять ложные сведения, как истинные, поскольку её задача — создать правдоподобный текст, а не гарантировать его соответствие реальности. Отсутствие способности к критической оценке и верификации данных является ключевой причиной возникновения «галлюцинаций» — генерации вымышленных или неверных фактов.
Существующие системы генерации с поиском дополнений (RAG) предлагают эффективное решение проблемы “галлюцинаций” в больших языковых моделях, обеспечивая их опору на внешние источники знаний. Вместо того чтобы полагаться исключительно на собственные параметрические знания, RAG-системы извлекают релевантную информацию из внешних баз данных или документов, предоставляя модели контекст для формирования ответа. Этот подход значительно повышает достоверность генерируемого текста, снижая вероятность выдачи ложной или неточной информации. По сути, RAG действует как своего рода “фактический контроль”, позволяя модели подкреплять свои утверждения проверенными данными и, таким образом, улучшая качество и надежность её ответов.
Традиционные системы RAG, несмотря на свою способность снижать галлюцинации больших языковых моделей, зачастую ограничены своей статичной архитектурой. В них процесс извлечения релевантной информации и последующей генерации ответа происходит по заранее определенной схеме, не адаптируясь к изменяющимся запросам или контексту. Это означает, что система не способна динамически корректировать стратегию поиска информации, если первоначальные результаты оказываются недостаточными или неточными. В результате, даже при наличии внешних знаний, эффективность RAG снижается при обработке сложных или неоднозначных запросов, требующих более гибкого подхода к извлечению и интеграции информации, что подчеркивает необходимость разработки адаптивных и динамических систем RAG.
AdaSearch: Адаптивный Поиск Знаний для Интеллектуальных Агентов
AdaSearch представляет собой новый фреймворк для создания адаптивных поисковых агентов, использующий обучение с подкреплением, ориентированное на результат. В основе лежит применение алгоритмов Reinforcement Learning, где вознаграждение определяется успешностью достижения цели поиска. Это позволяет агенту динамически адаптировать свою стратегию поиска, основываясь на полученных результатах и максимизируя вероятность получения релевантной информации. В отличие от традиционных методов, AdaSearch не использует заранее заданные правила поиска, а обучается оптимальному поведению путем взаимодействия с внешней средой и анализа полученных вознаграждений, что обеспечивает повышенную гибкость и эффективность в различных поисковых задачах.
В основе AdaSearch лежит принцип динамического чередования этапов логического вывода и обращений к внешним поисковым системам. Этот процесс управляется специальным запросом — «prompt», который определяет, когда необходимо выполнить поиск дополнительной информации, а когда достаточно использовать уже имеющиеся знания. Вместо последовательного выполнения действий, AdaSearch интегрирует логические рассуждения и поиск в единый цикл, позволяя агенту адаптировать стратегию в зависимости от текущего состояния задачи и полученных результатов поиска. Данный подход позволяет снизить количество ненужных поисковых запросов и повысить эффективность решения задач, требующих как логического анализа, так и доступа к актуальной информации.
В основе AdaSearch лежит использование специализированного промпта, предназначенного для решения задач, который формирует поисковые запросы и оценивает полученные результаты. Этот промпт определяет структуру запроса, учитывая текущее состояние агента и цели поиска. Полученная из внешних источников информация оценивается на релевантность и полезность для решения поставленной задачи, при этом промпт используется для анализа полученных данных и извлечения ключевой информации. Оценка производится на основе заданных критериев, определенных в промпте, что позволяет агенту отфильтровать нерелевантные данные и сосредоточиться на наиболее полезных фрагментах информации для дальнейшего рассуждения и принятия решений.
Ключевым аспектом AdaSearch является повышение самооценки знаний агента, что позволяет ему определять необходимость обращения к внешним источникам информации. В рамках данной концепции, агент не просто выполняет поиск при каждом шаге, а оценивает текущий уровень своей осведомленности о проблеме. Если агент уверен в своих знаниях и способен самостоятельно решить задачу, он избегает ненужных запросов к внешним источникам. В противном случае, он инициирует поиск, формулируя запрос на основе текущего контекста и целей решения задачи. Это адаптивное поведение позволяет оптимизировать процесс поиска, снизить вычислительные затраты и повысить эффективность решения задач за счет использования только необходимой внешней информации.
Обучение и Оптимизация: Улучшение Производительности AdaSearch
AdaSearch обучается с использованием алгоритма обучения с подкреплением GRPO (Generalized Reward-based Policy Optimization), направленного на максимизацию вознаграждения, получаемого за успешное решение задач. В процессе обучения агент получает положительное вознаграждение за каждый шаг, приближающий к правильному ответу, и отрицательное — за неэффективные действия или ошибки. Алгоритм GRPO оптимизирует политику агента, чтобы увеличить суммарное вознаграждение, полученное в процессе решения задачи, что позволяет ему развивать стратегии эффективного поиска и рассуждений. Обучение происходит на большом наборе данных задач, что позволяет агенту обобщать полученные знания и успешно решать новые, ранее не встречавшиеся задачи.
Для оптимизации производительности агента AdaSearch применяются подходы двухэтапного и сквозного обучения. Двухэтапное обучение предполагает разделение процесса на этапы: сначала обучение модуля извлечения релевантных отрывков, а затем — обучение модуля принятия решений на основе извлеченных данных. Сквозное обучение, напротив, объединяет оба этапа в единый процесс, позволяя агенту оптимизировать все компоненты одновременно. Экспериментальные данные показывают, что оба подхода позволяют достичь высоких результатов, при этом сквозное обучение часто демонстрирует более высокую эффективность в сложных задачах, требующих тесной интеграции между модулями извлечения и принятия решений.
Для направления процесса обучения и стимулирования эффективных стратегий поиска и рассуждений в AdaSearch используется метод формирования вознаграждения (Reward Shaping). Этот метод предполагает добавление к основной функции вознаграждения, основанной на успешном решении задачи, промежуточных сигналов, поощряющих желательное поведение агента. Например, вознаграждение может начисляться за нахождение релевантных отрывков, построение логически обоснованных цепочек рассуждений или использование эффективных стратегий поиска. Такой подход позволяет агенту быстрее осваивать сложные задачи и избегать локальных оптимумов, повышая общую производительность системы. Интенсивность и форма этих промежуточных вознаграждений тщательно настраиваются для достижения оптимального баланса между скоростью обучения и качеством получаемых решений.
В системе используются высокоэффективные алгоритмы поиска релевантных фрагментов текста, такие как E5 и BM25, для ускорения процесса извлечения необходимой информации. E5 представляет собой модель, основанную на эмбеддингах, которая позволяет находить семантически близкие фрагменты, даже если они не содержат точных ключевых слов. BM25, в свою очередь, является вероятностной моделью, оценивающей релевантность фрагмента запросу на основе частоты встречаемости ключевых слов и длины документа. Комбинированное использование этих алгоритмов обеспечивает быстрый и точный поиск, необходимый для эффективной работы AdaSearch.
Результаты и Масштабируемость: Подтверждение Возможностей AdaSearch
Исследования показали, что AdaSearch демонстрирует превосходящие результаты в сравнении со статичными системами RAG (Retrieval-Augmented Generation), что подтверждается метриками, такими как F1 Score. Данный показатель, оценивающий точность и полноту извлеченной информации, значительно выше у AdaSearch, указывая на более эффективное выявление релевантных данных из базы знаний. Повышенная производительность обусловлена адаптивным подходом системы, позволяющим динамически корректировать процесс поиска в зависимости от сложности запроса и характеристик данных. Это позволяет не только повысить точность ответов, но и минимизировать вероятность получения неточной или вводящей в заблуждение информации, что критически важно для приложений, требующих высокой степени надежности и достоверности.
Адаптивность AdaSearch проявляется в способности системы динамически подстраиваться под сложность запроса, что существенно снижает потребность в заранее заложенных, параметрических знаниях. Вместо жесткого следования предварительно заданным шаблонам, фреймворк анализирует каждый запрос и самостоятельно определяет оптимальную стратегию поиска релевантной информации. Такой подход позволяет эффективно обрабатывать неоднозначные или многокомпонентные вопросы, требующие глубокого понимания контекста, и извлекать наиболее точные ответы даже при неполных или нечетких исходных данных. В результате, AdaSearch демонстрирует повышенную устойчивость к изменениям в данных и запросах, а также снижает вероятность выдачи нерелевантной или устаревшей информации.
Исследования показали, что AdaSearch значительно повышает уровень самооценки знаний — показатель, отражающий способность системы оценивать достоверность и релевантность извлеченной информации. В ходе экспериментов, AdaSearch продемонстрировал улучшение этого показателя на 54-60% (измеряемое с помощью метрики F1 score) по сравнению с базовыми методами извлечения информации. Это означает, что система не только предоставляет ответы на запросы, но и более уверенно определяет, насколько эти ответы основаны на достоверных источниках и соответствуют контексту запроса, что критически важно для минимизации галлюцинаций и повышения надежности предоставляемой информации.
Исследования показали, что AdaSearch не только сохраняет, но и улучшает точность выполнения задач (Exact Match) по сравнению с системой Search-R1. При этом, достигается значительное повышение эффективности: среднее количество обращений к поисковой системе сокращается на 34%, а задержка (latency) снижается на 20%. Данные результаты демонстрируют, что адаптивный подход AdaSearch позволяет получать необходимые данные быстрее и с меньшими вычислительными затратами, что особенно важно при работе с большими объемами информации и в приложениях, требующих высокой скорости отклика. Оптимизация количества поисковых запросов и снижение задержки напрямую влияют на пользовательский опыт и общую производительность системы.
Для обеспечения масштабируемости и эффективного внедрения AdaSearch используется высокоскоростной движок инференса, такой как vLLM. Этот компонент позволяет существенно оптимизировать процесс обработки запросов и генерации ответов, обеспечивая минимальную задержку и высокую пропускную способность. Благодаря vLLM, система способна эффективно обслуживать большое количество одновременных запросов, что критически важно для реальных приложений и масштабируемых сервисов. Оптимизация инференса не только повышает производительность системы в целом, но и снижает требования к вычислительным ресурсам, что делает развертывание AdaSearch более экономичным и доступным. В конечном итоге, это способствует более широкому применению системы в различных областях, требующих надежного и быстрого извлечения информации.
Обеспечение надёжного и достоверного извлечения информации является ключевым преимуществом данной системы, поскольку она существенно снижает вероятность возникновения галлюцинаций — ситуаций, когда модель генерирует неверные или бессмысленные ответы, не подкреплённые фактическими данными. Минимизация подобных ошибок достигается за счёт более точного и контекстуально-обоснованного поиска релевантной информации, что позволяет модели предоставлять пользователю ответы, основанные на проверенных источниках и фактических знаниях. Это, в свою очередь, повышает доверие к системе и гарантирует, что полученные результаты будут не только полезными, но и достоверными, что особенно важно в критически важных приложениях и задачах, требующих высокой степени точности.
Перспективы Развития: К Надёжному и Достоверному Искусственному Интеллекту
В дальнейшем планируется расширить возможности AdaSearch для решения более сложных задач, требующих рассуждений, и адаптации к разнообразным предметным областям. Исследователи намерены усовершенствовать алгоритмы поиска и проверки, чтобы система могла эффективно оперировать с более абстрактными понятиями и неполной информацией. Особое внимание будет уделено разработке механизмов, позволяющих AdaSearch применять знания, полученные в одной области, к решению задач в других, смежных областях, что существенно повысит её универсальность и применимость. Предполагается, что такие улучшения позволят AdaSearch справляться с задачами, требующими не только логического вывода, но и интуитивного понимания контекста и здравого смысла, приближая искусственный интеллект к человеческому уровню рассуждений.
Разработка AdaSearch будет продолжена в направлении интеграции с многомодальными источниками данных, что позволит значительно расширить возможности системы. В настоящее время большинство AI-систем обрабатывают информацию, поступающую из одного источника — текст или изображения. Интеграция различных типов данных, таких как визуальная информация, аудиозаписи и структурированные данные, позволит AdaSearch формировать более полное и точное представление об окружающем мире. Это, в свою очередь, приведет к улучшению способности системы к решению сложных задач, требующих понимания контекста и взаимосвязей между различными видами информации, а также позволит создавать более надежные и адаптивные AI-агенты, способные эффективно функционировать в реальных условиях.
Исследования направлены на разработку методов непрерывного обучения и адаптации для систем искусственного интеллекта, что критически важно для поддержания их долгосрочной эффективности и актуальности. В условиях постоянно меняющейся информации и новых задач, способность к самообучению и адаптации становится определяющим фактором успешной работы ИИ. Разрабатываемые подходы позволят системам не только сохранять накопленные знания, но и активно интегрировать новую информацию, корректируя свои стратегии и модели поведения. Такая динамическая адаптация позволит ИИ оставаться релевантным и эффективным в течение длительного времени, преодолевая ограничения статических моделей и обеспечивая устойчивость к изменениям в окружающей среде и поступающим данным. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов, способных к обучению с подкреплением и активному исследованию новых возможностей, что позволит системам самостоятельно улучшать свои показатели и адаптироваться к непредсказуемым ситуациям.
В конечном счете, разработка AdaSearch направлена на создание искусственных интеллектуальных агентов, способных надежно и ответственно решать практические задачи. Этот подход предполагает не просто достижение высокой точности в узкоспециализированных областях, но и обеспечение прозрачности и объяснимости принимаемых решений. Подобные агенты должны учитывать этические аспекты и потенциальные последствия своих действий, адаптируясь к изменяющимся условиям и обеспечивая устойчивую производительность в реальном мире. Реализация этой цели предполагает создание систем, способных к самоанализу и коррекции ошибок, что критически важно для доверия и широкого внедрения искусственного интеллекта в различные сферы жизни.
Исследование AdaSearch демонстрирует элегантный подход к решению сложной задачи — балансировке между внутренними знаниями большой языковой модели и внешними источниками информации. Авторы предлагают систему, способную адаптироваться и определять, когда необходимо обратиться к внешним данным, а когда достаточно собственных знаний. Этот процесс, оптимизируемый с помощью обучения с подкреплением, напоминает о важности понимания границ своих возможностей. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Изобретение требует не только гения, но и упорного труда, а также понимания ограничений используемых инструментов». В контексте AdaSearch, способность модели осознавать свои знания и потребности в дополнительной информации является ключевым фактором эффективности, позволяющим достичь оптимального решения, избегая излишней сложности и неэффективного использования ресурсов.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к проблеме адаптивного поиска знаний. Однако, стоит признать, что оптимизация не только для решения задачи, но и для “самосознания” границ собственных знаний — лишь первый шаг. Подобно тому, как изящный механизм требует постоянной калибровки, AdaSearch, вероятно, столкнётся с необходимостью адаптации к постоянно меняющимся ландшафтам информации и появлению новых источников. Простое наращивание объёма “знаний” не гарантирует повышение эффективности; важнее — способность к их критической оценке и фильтрации.
Настоящим вызовом представляется не столько создание агентов, способных находить информацию, сколько разработка механизмов, позволяющих им отличать релевантное от шума, правду от искажений. Наблюдается тенденция к усложнению систем, но истинная эффективность, вероятно, кроется в упрощении — в поиске минимально достаточного набора правил и критериев. Документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение — оно рождается во взаимодействии, и именно динамическое поведение системы, а не её статичная архитектура, определит её истинную ценность.
Поэтому, будущее исследований, вероятно, связано не с созданием всезнающих систем, а с разработкой механизмов, позволяющих моделям признавать свою некомпетентность и делегировать задачи более подходящим агентам. Поиск баланса между самодостаточностью и сотрудничеством — вот та задача, которая, возможно, определит траекторию развития этой области.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16883.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- 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
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
2025-12-20 20:16