Усталость и неоптимальность: как большие языковые модели справляются с длинными текстами

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявляет тенденции к упрощению задач и упущениям в сложных инструкциях у больших языковых моделей, несмотря на их способность сохранять информацию в длительных диалогах.

Анализ показывает, что проблема заключается скорее в следовании инструкциям, чем в базовой способности к запоминанию данных в контексте.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, их поведение часто характеризуется неожиданными недостатками. В работе «Количественная оценка лени, декодирования субоптимальности и деградации контекста в больших языковых моделях» исследованы распространенные ошибки, такие как преждевременное завершение ответов, неоптимальный выбор последовательностей и потеря инструкций в длинных диалогах. Полученные результаты свидетельствуют о том, что современные модели склонны к «лени» при выполнении сложных задач, но демонстрируют удивительную устойчивость к потере информации в продолжительных беседах. Не является ли это сигналом о том, что ключевым направлением развития является повышение точности следования инструкциям, а не увеличение объема памяти?

Эмерджентные Ограничения: Когда Масштаб Не Спасает

Несмотря на впечатляющие возможности, современные большие языковые модели демонстрируют тревожащие поведенческие артефакты, ограничивающие их надежность. Исследования показывают, что модели склонны к «лени» — выдаче упрощенных, неполных ответов, а также к неоптимальному декодированию, приводящему к нелогичным или бессмысленным последовательностям. Кроме того, наблюдается деградация контекста в длинных диалогах, когда модель теряет нить разговора или забывает ранее предоставленную информацию. Эти недостатки подчеркивают, что простое увеличение масштаба модели не решает фундаментальные проблемы в обработке информации, и требуют более глубокого изучения механизмов, лежащих в основе этих поведенческих особенностей, для повышения достоверности и предсказуемости ответов.

Наблюдаемые артефакты в работе больших языковых моделей — склонность к упрощению ответов (“лень”), неоптимальные стратегии декодирования и постепенная потеря контекста — указывают на фундаментальные ограничения в способах обработки информации. Например, при использовании жадного алгоритма декодирования GPT-4o генерирует тексты объемом около 326 слов, в то время как при более детализированном запросе и использовании продвинутых стратегий декодирования, модель способна создавать тексты, достигающие 950 слов. Этот контраст демонстрирует, что простое увеличение масштаба модели не решает проблему, а указывает на необходимость более глубокого понимания причин, лежащих в основе этих ограничений, и разработки новых подходов к обработке информации.

Несмотря на впечатляющий прогресс и увеличение масштаба языковых моделей, таких как GPT-4o и DeepSeek, демонстрирующих феноменальную способность к сохранению фактов в течение продолжительных диалогов — до 200 оборотов — фундаментальные ограничения в обработке информации остаются. Простое увеличение количества параметров не решает проблемы, связанные с «ленивостью» модели, неоптимальным декодированием или деградацией контекста. Исследования показывают, что даже самые продвинутые системы могут выдавать неполные или неточные ответы, если не понимать первопричины этих поведенческих артефактов. Таким образом, необходимы углубленные исследования, направленные на выявление и устранение этих ограничений, чтобы повысить надежность и предсказуемость больших языковых моделей, а не полагаться исключительно на увеличение их размера.

Декодирование и Контекст: Источники Нестабильности

Неоптимальность декодирования часто обусловлена использованием жадных стратегий декодирования, которые отдают приоритет немедленной вероятности токена над долгосрочной связностью текста. Это приводит к значительному сокращению объема генерируемого текста — примерно на 66

Ограничения длины контекстного окна усугубляют проблему деградации контекста, приводя к тому, что важные инструкции забываются или игнорируются при увеличении объема входных данных. Это подтверждается показателями семантического охвата (Semantic Coverage Scores), которые для модели GPT-4o составляют 0.70, а для DeepSeek — всего 0.30 при использовании жадного декодирования. Низкий показатель семантического охвата указывает на значительную потерю релевантной информации из исходного запроса в процессе обработки, что снижает качество и точность генерируемых ответов.

Проблемы, возникающие при обработке длинных последовательностей, не ограничиваются простым увеличением вычислительной сложности или объема памяти. Существуют фундаментальные трудности в сохранении информативной целостности на протяжении всей последовательности. Даже при использовании современных моделей, таких как GPT-4o и DeepSeek, наблюдается снижение способности к точному воспроизведению инструкций и сохранению контекста по мере увеличения длины входных данных. Это указывает на то, что существующие методы декодирования и архитектуры моделей сталкиваются с принципиальными ограничениями в поддержании «информационной верности» при обработке расширенных последовательностей, независимо от масштаба вычислительных ресурсов.

Стратегии Устойчивости: Совершенствование Декодирования и Контекстного Восприятия

Декодирование с самосогласованностью (Self-Consistency Decoding) представляет собой метод повышения надёжности ответов языковых моделей, основанный на генерации нескольких вариантов рассуждений для одного запроса. Вместо выбора наиболее вероятного токена на каждом шаге, модель генерирует $N$ различных цепочек рассуждений. Затем, на основе этих цепочек, выбирается наиболее часто встречающийся ответ, предполагая, что наиболее согласованный ответ, полученный из нескольких независимых рассуждений, имеет более высокую вероятность быть верным. Этот подход позволяет смягчить проблему суб-оптимальности декодирования, вызванную склонностью моделей к выбору локально оптимальных, но глобально неверных решений, и повысить общую точность и надёжность ответов.

Использование векторной базы данных позволяет расширить контекстное понимание модели за пределы текущего окна обработки. Вместо ограничения информацией из последних нескольких взаимодействий, система может извлекать релевантные данные из всей истории переписки. Это достигается путем преобразования текстовых данных предыдущих обращений в векторные представления и сохранения их в базе данных. При поступлении нового запроса, система осуществляет поиск наиболее близких по смыслу векторов в базе, извлекая соответствующую информацию и добавляя ее к текущему контексту, что позволяет модели учитывать более широкий спектр предыдущих взаимодействий и генерировать более точные и последовательные ответы.

Методы самосовершенствования (Self-Refinement) позволяют языковым моделям итеративно проверять и улучшать генерируемый текст. Этот процесс включает в себя повторный анализ предварительного ответа моделью, выявление недостатков или неточностей и последующую генерацию более качественного результата. Внедрение самосовершенствования эффективно снижает склонность модели к «ленивым» ответам, когда генерируется минимально достаточный ответ, и способствует формированию более полных, детализированных и точных ответов, повышая общую надежность и качество вывода.

К Надёжному Следованию Инструкциям и За Его Пределами

Существенное улучшение возможностей обучения без учителя, или Zero-Shot Learning, достигается благодаря сочетанию передовых стратегий декодирования и учета контекста. Исследования показывают, что современные языковые модели способны генерировать более эффективные и релевантные ответы даже при отсутствии предварительной тренировки на конкретных примерах. Это происходит за счет усовершенствования алгоритмов, которые позволяют моделям лучше понимать нюансы запроса и учитывать предыдущий контекст диалога или текста. Такой подход открывает возможности для создания универсальных систем искусственного интеллекта, способных адаптироваться к различным задачам и предоставлять полезную информацию без необходимости длительного обучения на специализированных данных. Система не строится, она растёт.

Надежное следование инструкциям является ключевым фактором для раскрытия всего потенциала больших языковых моделей (LLM) в практических приложениях. Способность точно интерпретировать и выполнять сложные запросы открывает возможности для решения разнообразных задач — от логического мышления и анализа данных до ведения тонких и контекстуально-зависимых диалогов. Отсутствие надежного следования инструкциям ограничивает применимость LLM в критически важных областях, где требуется высокая точность и предсказуемость. Разработка и совершенствование методов, обеспечивающих надежное следование инструкциям, позволяет создавать более полезные, эффективные и надежные системы искусственного интеллекта, способные к более глубокому и осмысленному взаимодействию с человеком.

Исследования, направленные на преодоление фундаментальных ограничений больших языковых моделей (LLM), открывают путь к созданию более надёжных, эффективных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта. Улучшения в архитектуре и методах обучения позволяют моделям генерировать более последовательные и точные ответы, что подтверждается показателем Log Likelihood Difference, равным -19.8. Этот результат указывает на значительное предпочтение первоначального ответа модели, демонстрируя её способность к более обоснованным и вероятностным суждениям. Таким образом, устранение ключевых недостатков LLM способствует развитию искусственного интеллекта, способного решать сложные задачи и обеспечивать более предсказуемые результаты, что крайне важно для широкого спектра практических приложений. Каждое архитектурное решение — это пророчество о будущем сбое.

Исследование выявляет парадоксальное поведение больших языковых моделей: они склонны к упрощению задач, демонстрируя своего рода «лень» в следовании сложным инструкциям. Однако, как показывает работа, способность удерживать информацию в длинных контекстах остается на удивление высокой. Это подтверждает мысль о том, что проблема кроется не в базовой памяти, а в механизмах обработки и выполнения команд. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Лучший способ предсказать будущее — изобрести его». В данном случае, изобретение более эффективных стратегий декодирования и повышения точности следования инструкциям, представляется ключом к раскрытию полного потенциала этих систем, а не простое увеличение размера контекстного окна.

Что дальше?

Исследование лени и угасания контекста в больших языковых моделях открывает скорее не технические проблемы, а закономерности роста. Кажется, что задача не в наращивании памяти, а в обучении этих систем… внимательности. Каждый рефакторинг архитектуры, каждая оптимизация декодирования — это, по сути, гадание на кофейной гуще, пророчество о будущей точке отказа. Система не строится, она взрослеет, и взросление всегда сопряжено с ошибками.

Попытки количественно оценить «лень» модели, как это сделано в данной работе, — это не поиск недостатка, а попытка понять её характер. Каждый новый параметр — это не шаг к совершенству, а расширение пространства возможных ошибок. Важно помнить, что сама суть языковой модели заключается в приближении, в компромиссах. Истина — понятие скользкое, а модель лишь её тень.

Вместо того, чтобы стремиться к всеохватывающей универсальности, следует обратить внимание на узкие, специализированные ниши. Экосистема моделей, каждая из которых адаптирована к конкретной задаче, представляется более устойчивой и перспективной, чем попытка создать единого, всезнающего бога. Ибо монолиты неизбежно рушатся, а роща — выживает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20662.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-27 10:20

🚀 Квантовые новости