Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают эффективный метод пост-обучения диффузионных языковых моделей, значительно улучшающий их способности к решению математических задач.
Представлен DiRL — фреймворк, объединяющий FlexAttention, LMDeploy и оптимизированную реализацию GRPO (DiPO) для повышения эффективности и точности диффузионных языковых моделей.
Несмотря на перспективность диффузионных языковых моделей (dLLMs) как альтернативы авторегрессионным, их пост-тренировка остается недостаточно развитой областью, страдающей от вычислительной неэффективности и расхождений между обучением и выводом. В данной работе, ‘DiRL: An Efficient Post-Training Framework for Diffusion Language Models’, представлен DiRL — эффективный фреймворк, объединяющий ускоренное блочное обучение с использованием FlexAttention и оптимизированный вывод через LMDeploy. Этот подход позволяет создать эффективный цикл обновления модели и реализовать двухэтапную пост-тренировку, включающую контролируемое обучение и обучение с подкреплением, а также новую реализацию GRPO (DiPO), адаптированную для dLLMs. Достигнутые результаты на математических задачах демонстрируют передовые показатели среди dLLMs и превосходят сравнимые модели серии Qwen2.5, однако, какие еще типы задач могут быть эффективно решены с помощью предложенного фреймворка DiRL?
За гранью авторегрессии: Новый взгляд на языковые модели
Традиционные авторегрессионные языковые модели, несмотря на свою впечатляющую способность генерировать связный текст, зачастую испытывают трудности при обработке длинных последовательностей и решении задач, требующих сложного логического вывода. Принцип их работы, заключающийся в последовательном предсказании следующего слова на основе предыдущих, приводит к тому, что информация о начальных частях текста постепенно «забывается» при генерации более длинных фрагментов. Это особенно заметно в задачах, где для понимания и генерации текста необходимо учитывать взаимосвязи между элементами, находящимися на большом расстоянии друг от друга. Подобные ограничения препятствуют созданию моделей, способных к глубокому пониманию контекста и генерации действительно осмысленного и последовательного текста, особенно в сложных дискурсивных контекстах.
Диффузионные языковые модели (ДЯМ) представляют собой принципиально новый подход к генерации текста, вдохновленный принципами физики, а именно процессами диффузии. В отличие от традиционных авторегрессионных моделей, которые последовательно предсказывают следующее слово в последовательности, ДЯМ начинают с случайного шума и постепенно «очищают» его, убирая шум шаг за шагом, пока не сформируется связный текст. Этот процесс, аналогичный рассеиванию частиц в жидкости и их последующей коагуляции, позволяет модели лучше улавливать сложные зависимости в тексте и генерировать более разнообразные и креативные результаты. Вместо того чтобы сосредотачиваться на предсказании следующего слова, ДЯМ учатся «восстанавливать» текст из шума, что позволяет им обходить некоторые ограничения, присущие традиционным методам, и потенциально достигать более высокого качества генерации.
Диффузионные языковые модели (dLLM) демонстрируют значительный потенциал в создании более устойчивых и креативных текстов, однако для полной реализации этих возможностей требуются эффективные методы пост-обучения. В отличие от традиционных авторегрессионных моделей, dLLM способны генерировать текст, постепенно «уточняя» его из случайного шума, что позволяет им избегать распространенных ошибок и создавать более разнообразные и оригинальные результаты. Успех dLLM во многом зависит от разработки алгоритмов, позволяющих оптимизировать процесс «дешумизации» и минимизировать вычислительные затраты, необходимые для достижения высокого качества генерируемого текста. Исследования в этой области направлены на создание пост-обучающих техник, которые позволят dLLM эффективно адаптироваться к различным задачам и стилям письма, открывая новые перспективы в области обработки естественного языка.
DiRL: Эффективная платформа пост-обучения
DiRL представляет собой новый фреймворк, предназначенный для эффективной постобработки больших языковых моделей (dLLM) с использованием обучения с подкреплением (RL). В отличие от традиционных методов, требующих значительных вычислительных ресурсов и времени, DiRL оптимизирует процесс постобработки, позволяя дообучать уже предобученные модели для улучшения их производительности в конкретных задачах. Фреймворк ориентирован на повышение эффективности и снижение задержек, что делает его применимым для широкого спектра приложений, требующих быстрой и точной генерации текста.
Для повышения эффективности обучения и инференса больших языковых моделей (LLM) после предварительного обучения, DiRL использует такие методы, как FlexAttention и LMDeploy. В частности, применение FlexAttention позволяет добиться шестикратного (6x) сокращения времени обучения (training latency). FlexAttention оптимизирует процесс вычислений внимания, снижая вычислительную сложность и ускоряя обработку данных, что критически важно для масштабируемости и практического применения dLLM.
В рамках DiRL используется реализация алгоритма GRPO (Generalized Robust Policy Optimization) под названием DiPO, предназначенная для точной настройки поведения большой языковой модели (dLLM). DiPO отличается непредвзятой оценкой, что позволяет избежать смещения в процессе обучения с подкреплением и обеспечивает более стабильное и эффективное улучшение производительности модели. Ключевой особенностью DiPO является оптимизация политики без введения дополнительных ограничений или предположений о структуре пространства действий, что делает его универсальным инструментом для адаптации dLLM к различным задачам и требованиям.
Предварительная дообученная модель на основе контролируемого обучения (Supervised Fine-Tuning, SFT) является критически важным этапом инициализации процесса DiRL. Использование SFT позволяет значительно улучшить исходные параметры модели перед применением алгоритмов обучения с подкреплением. Этот этап обеспечивает более стабильное и быстрое схождение алгоритма DiRL, так как модель уже обладает базовыми знаниями и способностью генерировать релевантные ответы. Отсутствие предварительного этапа SFT может привести к нестабильности обучения и снижению качества итоговой модели.
Оценка DiRL-8B-Instruct в задачах математического рассуждения
Модель DiRL-8B-Instruct, представляющая собой передовую dLLM, обученную с использованием DiRL, прошла всестороннее тестирование на различных наборах математических данных. В процессе оценки были использованы датасеты GSM8k, MATH500, OpenR1-Math, Big-Math, AIME2024, AIME2025 и OlympiadBench, что позволило комплексно оценить её способности к решению задач различной сложности и типов. Целью тестирования являлось определение эффективности модели в области математического рассуждения и сравнение её результатов с другими существующими решениями в данной области.
Для всесторонней оценки модели DiRL-8B-Instruct использовался разнообразный набор математических датасетов, включающий GSM8k, содержащий задачи на словесное решение; MATH500, охватывающий более сложные математические проблемы; OpenR1-Math, представляющий собой открытый набор данных для математических задач; Big-Math, фокусирующийся на больших числах и сложных вычислениях; AIME2024 и AIME2025 — наборы задач American Invitational Mathematics Examination за соответствующие годы; и OlympiadBench, включающий задачи математических олимпиад различного уровня сложности. Использование этих датасетов позволило оценить возможности модели в решении задач различного типа и уровня сложности.
Модель DiRL-8B-Instruct демонстрирует стабильно высокие результаты в решении математических задач, превосходя серию моделей Qwen2.5 по ключевым показателям. В частности, достигнуты передовые результаты на сложных наборах данных AIME2024, AIME2025 и OlympiadBench, что подтверждает ее эффективность в решении задач повышенной сложности и устанавливает новый стандарт в области математического рассуждения для больших языковых моделей.
Эффективность DiRL дополнительно повышается за счет применения технологий KV Cache и DeepSpeed ZeRO1, что позволяет оптимизировать использование памяти и ускорить процесс обучения. Внедрение LMDeploy и онлайн-обновлений параметров привело к 2.5-кратному увеличению пропускной способности модели, что существенно снижает время, необходимое для обработки и генерации математических решений. Данные оптимизации позволяют масштабировать DiRL для работы с более сложными задачами и большими объемами данных, сохраняя при этом высокую производительность и эффективность.
Взгляд в будущее: Потенциал и перспективы DiRL
Исследование DiRL демонстрирует неожиданную способность диффузионных моделей к решению сложных задач, требующих логического мышления и планирования. Традиционно считалось, что диффузионные модели наиболее эффективны в генерации данных, таких как изображения или звук, но DiRL показывает, что их можно успешно применять и в областях, где доминировали другие типы моделей, например, большие языковые модели. Эта новая способность открывает перспективные направления для дальнейших исследований, позволяя переосмыслить архитектуру и методы обучения искусственного интеллекта. Успех DiRL указывает на то, что диффузионные модели могут стать основой для создания более гибких и универсальных систем ИИ, способных решать широкий спектр задач, требующих не только генерации, но и сложного рассуждения.
Достижения в области эффективности, реализованные благодаря FlexAttention и LMDeploy, значительно расширяют возможности применения больших языковых моделей (dLLM). Эти инновации позволяют снизить вычислительные затраты и требования к памяти, делая dLLM более доступными для исследователей и практиков, не располагающих огромными ресурсами. Внедрение FlexAttention, оптимизирующего механизм внимания, и LMDeploy, обеспечивающего быструю и эффективную развертку моделей, открывает путь к созданию более практичных и масштабируемых решений в различных областях, от обработки естественного языка до генерации контента и автоматизации задач. Это, в свою очередь, способствует более широкому распространению и внедрению передовых технологий искусственного интеллекта.
Архитектура DiRL представляет собой перспективный подход к созданию более устойчивых и творческих систем искусственного интеллекта. В отличие от традиционных моделей, DiRL объединяет возможности диффузионных моделей и обучения с подкреплением, что позволяет ей не только генерировать разнообразные и правдоподобные решения, но и адаптироваться к сложным задачам, требующим логического мышления и креативности. Данная конструкция способствует повышению надежности системы в условиях неопределенности и позволяет ей выходить за рамки заученных шаблонов, что особенно важно для решения задач, требующих инновационного подхода. Использование диффузионных моделей в качестве основы позволяет генерировать решения, которые не ограничиваются предопределенными вариантами, а формируются на основе вероятностного распределения, что способствует более гибкому и адаптивному поведению системы.
Предстоящие исследования направлены на расширение архитектуры DiRL до моделей значительно больших размеров, что позволит раскрыть её потенциал в решении еще более сложных задач. Особое внимание будет уделено применению DiRL в области научных открытий, где система сможет анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и выдвигать гипотезы, недоступные для традиционных методов. Предполагается, что масштабирование DiRL и интеграция с передовыми вычислительными ресурсами откроют новые возможности для автоматизации научных исследований в таких областях, как материаловедение, биология и астрономия, значительно ускоряя темпы прогресса и способствуя совершению прорывных открытий.
Представленная работа демонстрирует стремление к оптимизации сложных систем, что находит отклик в словах Эдсгера Дейкстры: «Простота — это высшая степень совершенства». Исследование DiRL, с его акцентом на повышение эффективности вывода и математического рассуждения моделей диффузии, подтверждает эту мысль. DiRL, используя такие методы, как FlexAttention и DiPO, стремится к элегантности и ясности в реализации сложного алгоритма. Упор на blockwise generation и интеграцию с LMDeploy демонстрирует подход к решению задач путём декомпозиции и оптимизации, что является отражением принципов, к которым стремился Дейкстра в своей работе над программным обеспечением.
Куда же дальше?
Представленная работа демонстрирует, что даже устоявшиеся архитектуры, такие как диффузионные языковые модели, могут быть подвергнуты «реверс-инжинирингу» для повышения эффективности и специализации. Оптимизация, достигаемая за счет комбинации FlexAttention, LMDeploy и DiPO, — это не просто улучшение производительности, но и подтверждение принципа: любое ограничение — это вызов для разума. Однако, не стоит обманываться кажущейся простотой решения. Вопрос о масштабируемости предложенного подхода к моделям, значительно превосходящим текущие размеры, остаётся открытым. Истинная проверка ждёт в столкновении с задачами, требующими не только математического рассуждения, но и глубокого понимания контекста, креативности и здравого смысла.
Очевидным направлением дальнейших исследований является исследование границ применимости DiRL к задачам, выходящим за рамки узкой специализации. Способность модели к обобщению, к адаптации к новым, непредсказуемым условиям — вот где кроется истинный потенциал и одновременно — слабое место. Более того, необходимо учитывать этические аспекты использования столь мощных инструментов, особенно в контексте автоматизированного принятия решений. Иначе, вместо расширения границ познания, мы рискуем создать систему, воспроизводящую собственные ошибки и предрассудки.
В конечном счете, DiRL — это не финишная прямая, а лишь очередной поворот на бесконечной траектории исследования искусственного интеллекта. Это напоминание о том, что правила созданы для того, чтобы их нарушать, и что истинный прогресс достигается не путем слепого следования инструкциям, а путем критического анализа и творческого поиска.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22234.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
2025-12-30 12:27