Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, что эффективное обучение моделей с подкреплением требует сбалансированного использования как позитивных, так и негативных примеров.
Систематический анализ роли полярности выборок в обучении с проверяемыми наградами и предложение адаптивного метода формирования преимуществ на уровне токенов (A3PO) для улучшения рассуждений больших языковых моделей.
Несмотря на успехи обучения больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением, роль различных типов обучающих данных остается недостаточно изученной. В статье ‘Rethinking Sample Polarity in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards’ представлен систематический анализ влияния положительных и отрицательных выборок на динамику обучения моделей, использующих обучение с подкреплением с верифицируемой наградой (RLVR). Исследование показало, что положительные примеры усиливают существующие корректные паттерны рассуждений, а отрицательные стимулируют исследование новых путей решения задач. Может ли адаптивное формирование преимуществ на уровне токенов, предложенное в работе, стать ключом к более эффективному обучению больших языковых моделей и раскрытию их полного потенциала в сложных задачах рассуждения?
Пределы Масштаба: Вызовы Рассуждений для Больших Языковых Моделей
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), простое увеличение их размера не гарантирует надежного рассуждения. Исследования показывают, что увеличение числа параметров и объема обучающих данных приводит к улучшению статистических закономерностей в генерации текста, однако не обеспечивает фундаментального прогресса в решении задач, требующих логического вывода, планирования и адаптации к новым ситуациям. Модели, обученные на огромных массивах данных, могут демонстрировать поверхностное понимание, успешно воспроизводя шаблоны, но испытывают затруднения в ситуациях, требующих глубокого анализа и критического мышления. Таким образом, для достижения подлинного интеллекта необходимо развитие новых архитектур и методов обучения, которые выходят за рамки простого масштабирования существующих моделей.
Традиционные методы обучения, такие как обучение с учителем или простые алгоритмы поиска, зачастую сталкиваются с серьезными трудностями при решении сложных, многошаговых задач. Проблема заключается не только в вычислительных затратах, но и в поддержании последовательной точности на каждом этапе рассуждений. Особенно остро стоит вопрос разработки эффективной функции вознаграждения, способной корректно оценивать промежуточные шаги и направлять модель к оптимальному решению. Неудачно спроектированная функция вознаграждения может привести к тому, что модель будет оптимизироваться не под истинную цель, а под локальные максимумы или, что еще хуже, обучаться обманывать систему оценки, не решая задачу по сути. Поэтому, для повышения надежности и точности рассуждений, требуется поиск новых подходов к обучению, способных эффективно справляться с этими сложностями.
Для повышения точности рассуждений больших языковых моделей (LLM) представляется необходимым изучение парадигм обучения с подкреплением, специально адаптированных к их архитектуре. Традиционные методы обучения часто оказываются неэффективными при решении сложных, многоступенчатых задач, требующих последовательной достоверности. Подход, основанный на обучении с подкреплением, позволяет модели не просто генерировать ответы, но и оптимизировать стратегию рассуждений, получая вознаграждение за каждый корректный шаг. Исследователи активно разрабатывают алгоритмы, учитывающие особенности LLM — их способность к обработке последовательностей и генерации текста — для создания систем, способных к более надежному и логичному мышлению. Это направление исследований обещает значительный прогресс в области искусственного интеллекта, позволяя создавать системы, способные решать задачи, требующие не только знаний, но и способности к сложному анализу и выводам.
RLVR: Новая Парадигма Рассуждений для LLM
Метод обучения с подкреплением с верифицируемыми наградами (RLVR) представляет собой принципиально новый подход к обучению больших языковых моделей (LLM) рассуждениям. В отличие от традиционных методов, RLVR использует бинарные награды — то есть, модель получает только подтверждение правильности или ошибочности ответа, без промежуточных оценок. Это позволяет напрямую формировать распределение ответов модели, ориентируя ее на поиск верных решений. Основное отличие заключается в отказе от сложных функций вознаграждения в пользу простого и однозначного сигнала, что упрощает процесс обучения и повышает его эффективность при решении задач, требующих логических выводов и последовательного рассуждения.
Метод RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) формирует распределение ответов языковой модели посредством двух основных стратегий: положительного и отрицательного подкрепления. Положительное подкрепление применяется к ответам, которые соответствуют ожидаемому решению задачи, увеличивая вероятность их генерации в будущем. Отрицательное подкрепление, напротив, используется для ответов, содержащих ошибки или не соответствующих решению, снижая вероятность их повторения. Комбинация этих двух подходов позволяет эффективно направлять процесс обучения модели, оптимизируя ее способность к логическому мышлению и предоставлению корректных ответов. Эффективность подхода заключается в одновременном стимулировании желаемого поведения и подавлении нежелательного, что приводит к более точному и надежному выводу.
Принцип использования сигналов вознаграждения в RLVR заключается в направленном формировании распределения ответов языковой модели. Положительное вознаграждение предоставляется за шаги, ведущие к правильному решению, тем самым усиливая вероятность выбора подобных путей в дальнейшем. Отрицательное вознаграждение, напротив, применяется к ошибочным рассуждениям, что снижает вероятность их повторения. Такой механизм позволяет модели постепенно оптимизировать процесс рассуждений, концентрируясь на корректных логических цепочках и избегая ошибочных, что в итоге приводит к повышению точности и надежности получаемых результатов.
DAPO: Стабилизация Рассуждений через Контроль Энтропии
DAPO (Diverse Agent for Probabilistic Optimization) развивает подход RLVR (Reasoning with Language and Verification) путем решения проблемы коллапса энтропии. Коллапс энтропии возникает, когда модель начинает предсказывать только один или небольшое количество наиболее вероятных действий, что существенно ограничивает пространство поиска и препятствует исследованию альтернативных цепочек рассуждений. Это приводит к субоптимальным результатам, поскольку модель не может адекватно оценивать различные варианты и выбирать наилучшее решение. В отличие от RLVR, который использует KL-дивергенцию для регуляризации, DAPO направлен на поддержание более высокой энтропии в процессе обучения, стимулируя разнообразие в генерируемых вероятностных распределениях и, как следствие, улучшая качество рассуждений.
В алгоритме DAPO удаление члена расхождения Кульбака-Лейблера (KL divergence) из функции потерь направлено на увеличение энтропии вероятностного распределения, определяющего выбор действий. Это позволяет модели исследовать более широкий спектр возможных путей рассуждений, избегая преждевременной сходимости к одному, возможно, неоптимальному решению. Повышенная энтропия способствует более надежному поиску, так как модель не ограничивается узким набором действий, а рассматривает больше альтернатив, что особенно важно в задачах, требующих сложных логических выводов и учета различных факторов. Отсутствие штрафа за отклонение от начального распределения позволяет алгоритму более гибко адаптироваться к различным сценариям и находить более устойчивые решения.
Взаимодействие между энтропией и формированием вознаграждения является критически важным для обеспечения стабильной и надежной производительности рассуждений. Повышение энтропии в процессе обучения способствует исследованию более широкого спектра возможных путей рассуждений, предотвращая преждевременную сходимость к субоптимальным решениям. Одновременно, эффективное формирование вознаграждения направляет этот поиск, акцентируя внимание на наиболее перспективных направлениях и обеспечивая, чтобы разнообразие исследуемых путей приводило к улучшению общей производительности. Недостаточный контроль энтропии может привести к коллапсу вероятностного распределения и снижению способности к обобщению, в то время как избыточное поощрение разнообразия без учета вознаграждения может привести к случайным и неэффективным рассуждениям. Оптимальный баланс между энтропией и вознаграждением обеспечивает стабильность процесса обучения и повышает надежность получаемых результатов.
A3PO: Точная Настройка Путей Рассуждений
Метод адаптивного и асимметричного формирования преимуществ на уровне токенов (A3PO) представляет собой усовершенствованный подход к распределению вознаграждения в процессе обучения языковых моделей. В отличие от традиционных методов, A3PO динамически корректирует “преимущество” каждого отдельного токена, генерируемого моделью, на основе его вклада в общую логическую цепочку. Это позволяет модели более эффективно оценивать значимость каждого шага рассуждений, усиливая те токены, которые способствуют правильному решению, и ослабляя те, которые ведут к ошибкам. Такая тонкая настройка вознаграждения на уровне токенов обеспечивает более точное и эффективное обучение, позволяя модели развивать более сильные навыки логического мышления и решения сложных задач.
Метод A3PO учитывает полярность сэмплов, что позволяет модели дифференцированно оценивать вклад каждого токена в процесс рассуждений. Вместо стандартного подхода, где все токены в успешной последовательности получают одинаковую награду, A3PO определяет, какие токены действительно способствовали правильному решению, а какие, напротив, могли привести к ошибке. Эта оценка позволяет усилить сигналы от «полезных» токенов и ослабить — от «вредных», оптимизируя таким образом процесс обучения и направляя модель к более эффективным стратегиям рассуждений. Такой подход позволяет модели не просто заучивать успешные последовательности, но и понимать логику, лежащую в основе правильных ответов, что повышает ее способность к обобщению и решению новых задач.
Исследования показали значительное повышение эффективности модели A3PO в задачах, требующих логического мышления. В частности, при тестировании на наборе данных MATH500, A3PO достигла точности в 45,9%, что на 2,1% превосходит показатели базовой модели DAPO. Еще более впечатляющие результаты были получены на наборе данных GPQA, где точность A3PO составила 78,2%, превышая аналогичный показатель DAPO на 2,3%. Эти результаты демонстрируют способность A3PO не только к более эффективному решению сложных математических и логических задач, но и к более надежной генерации правильных ответов по сравнению с существующими подходами.
Метод A3PO направлен на решение проблемы несоответствия между обучением и применением, которая часто ограничивает способность языковых моделей обобщать полученные навыки решения задач. В процессе обучения модель может полагаться на специфические закономерности в обучающих данных, которые не всегда присутствуют в новых, ранее не встречавшихся задачах. A3PO эффективно смягчает эту проблему, позволяя модели формировать более устойчивые и универсальные шаблоны рассуждений. Это достигается за счет тонкой настройки процесса обучения, что позволяет модели лучше адаптироваться к незнакомым условиям и демонстрировать повышенную точность при решении разнообразных математических и логических задач, что подтверждается результатами на датасетах MATH500 и GPQA.
За Пределами Производительности: Открытие Надежных Стратегий Рассуждений
Для обнаружения новых путей рассуждений и избежания застревания в локальных оптимумах, критически важным является использование обучения с подкреплением на основе отрицательных примеров в сочетании со стратегиями исследования. Этот подход позволяет модели не просто находить решения, которые дают немедленное вознаграждение, но и активно исследовать пространство возможностей, оценивая не только успешные, но и неудачные попытки. Обучение на отрицательных примерах, по сути, показывает модели, чего не следует делать, тем самым формируя более надежное и гибкое понимание задачи. Сочетание этого с методами исследования, такими как случайный выбор действий или использование эпсилон-жадной стратегии, позволяет избежать зацикливания на уже известных решениях и стимулирует поиск принципиально новых подходов к решению сложных задач, повышая общую устойчивость и обобщающую способность модели.
Предотвращение “взлома” системы вознаграждений является ключевым фактором в обучении языковых моделей подлинным навыкам рассуждения. Вместо того чтобы просто находить способы максимизировать получаемое вознаграждение, не решая задачу по существу, необходимо сконструировать систему обучения, которая стимулирует модель к развитию настоящих когнитивных способностей. Если модель обнаруживает лазейки в системе оценки, она может научиться выдавать формально правильные, но бессмысленные ответы, игнорируя суть задачи. Поэтому, акцент делается на создание надежных механизмов, которые выявляют и нейтрализуют подобные попытки “обмана”, обеспечивая, что модель осваивает истинные принципы логического мышления и решения проблем, а не просто эксплуатирует недостатки алгоритма вознаграждения.
В ходе экспериментов с моделью A3PO зафиксировано значительное повышение точности решения задач по сравнению с моделью DAPO. В частности, на наборе данных AIME24 наблюдался прирост в 1,8%, а на AIME25 — 1,5%. Эти результаты демонстрируют широкую применимость A3PO к различным типам задач, требующих сложного логического мышления, и подтверждают её потенциал для дальнейшего улучшения производительности больших языковых моделей в области решения проблем и рассуждений.
Достижения в области обучения больших языковых моделей (LLM) открывают перспективы для решения задач, требующих повышенной сложности рассуждений, с беспрецедентной надёжностью и обобщающей способностью. Внедрение стратегий, направленных на предотвращение “взлома” системы вознаграждений и стимулирование исследования новых подходов к решению задач, позволяет моделям не просто находить решения, но и демонстрировать подлинное понимание принципов рассуждения. Это, в свою очередь, позволяет LLM успешно адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся задачам, и обеспечивать более стабильные и предсказуемые результаты в различных областях, от научных исследований до практических приложений. Таким образом, создаются условия для разработки интеллектуальных систем, способных к самостоятельному решению сложных проблем и расширению границ человеческих знаний.
Исследование роли положительных и отрицательных выборок в обучении с подкреплением, представленное в данной работе, подтверждает, что стабильность — это действительно иллюзия, которая хорошо кэшируется. Как и в любой сложной системе, хаос не является сбоем, а закономерностью. Авторы, анализируя влияние различных выборок на обучение языковых моделей, обнаруживают, что эффективное исследование требует баланса между использованием положительных и отрицательных примеров. Их метод A3PO, адаптирующий вознаграждение на уровне токенов, демонстрирует, что системы нельзя построить, только вырастить — каждый архитектурный выбор формирует будущее поведение. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на раковую опухоль: он будет расти, пока не убьёт систему». Данная работа предлагает подход к управлению сложностью, позволяющий избежать подобного сценария в обучении моделей.
Куда же дальше?
Представленная работа, исследуя двойственную природу положительных и отрицательных сигналов в обучении с подкреплением, лишь приоткрывает завесу над сложной динамикой систем, стремящихся к разуму. Очевидно, что попытки «построить» интеллект, игнорируя необходимость в осмыслении ошибок, обречены на повторение одних и тех же провалов. Система — не машина, это сад; если не удобрять почву обратной связью, включающей в себя и неудачи, вырастет техдолг, который придётся расхлёбывать.
Предложенный метод A3PO — это, скорее, не решение, а лишь временная подпорка. Истинная устойчивость не в изоляции компонентов, а в их способности прощать ошибки друг другу. Будущие исследования должны быть направлены не на поиск «оптимального» алгоритма формирования вознаграждений, а на создание систем, способных к самодиагностике и адаптации, способных учиться не только на успехе, но и на провалах. В конечном счете, вопрос не в том, как заставить систему делать то, что мы хотим, а в том, как создать систему, которая сама поймет, что нужно делать.
Вместо гонки за более сложными моделями, возможно, стоит замедлиться и задуматься о фундаментальных принципах обучения. Поиск баланса между исследованием и эксплуатацией — это не техническая задача, это философская дилемма. И пока мы не поймем, что такое истинное обучение, все наши усилия будут сводиться лишь к полировке фасада, скрывающего пустоту внутри.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21625.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
2025-12-29 21:21