Грань Разума и Вычислений: Анализ Эффективности Больших Языковых Моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование раскрывает взаимосвязь между вычислительными затратами и способностью к рассуждениям в современных языковых моделях, предлагая пути оптимизации их работы.

График Парето, демонстрирующий компромисс между вычислительной эффективностью и точностью, показывает, что модели, использующие архитектуру «смесь экспертов» (обозначены желтым цветом) и отличающиеся большим количеством параметров, достигают наилучшей точности, однако требуют больше вычислительных ресурсов, измеряемых как <span class="katex-eq" data-katex-display="false">log(FLOPs)</span> на запрос, в то время как плотные модели (синий цвет) предлагают более компактное решение с несколько меньшей точностью. — График Парето, демонстрирующий компромисс между вычислительной эффективностью и точностью, показывает, что модели, использующие архитектуру «смесь экспертов» (обозначены желтым цветом) и отличающиеся большим количеством параметров, достигают наилучшей точности, однако требуют больше вычислительных ресурсов, измеряемых как $log(FLOPs)$ на запрос, в то время как плотные модели (синий цвет) предлагают более компактное решение с несколько меньшей точностью.

Работа посвящена анализу компромиссов между вычислительными затратами и точностью рассуждений в больших языковых моделях с открытым исходным кодом, включая модели на основе Mixture-of-Experts и стратегии Chain-of-Thought.

Несмотря на стремительный прогресс больших языковых моделей (LLM) в решении сложных задач, их вычислительные затраты часто остаются за пределами внимания. В данной работе, ‘Compute-Accuracy Pareto Frontiers for Open-Source Reasoning Large Language Models’, проводится анализ компромисса между вычислительной сложностью и точностью открытых LLM при выполнении задач, требующих рассуждений. Полученные результаты указывают на то, что архитектура Mixture-of-Experts обеспечивает оптимальный баланс между производительностью и эффективностью, а также выявляют предел насыщения для увеличения вычислительных ресурсов, после которого прирост точности становится незначительным. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности LLM за счет разработки новых архитектур и алгоритмов, способных преодолеть эти ограничения?

Масштабирование Разума: Вызовы и Пределы Современных Языковых Моделей

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, однако дальнейшее повышение их эффективности сталкивается с растущими ограничениями, связанными с вычислительными затратами и потребностью в огромных объемах данных. Несмотря на постоянное увеличение числа параметров и объемов обучающих корпусов, прирост производительности становится все менее заметным, что указывает на приближение к практическому пределу традиционного подхода к масштабированию. Эта тенденция стимулирует поиск новых архитектур и методов обучения, способных обеспечить существенное улучшение характеристик моделей без экспоненциального увеличения требуемых ресурсов, что является ключевой задачей для дальнейшего развития искусственного интеллекта в области обработки естественного языка.

Традиционные подходы к увеличению масштаба больших языковых моделей, основанные на простом наращивании количества параметров, всё чаще сталкиваются с практическими ограничениями. Несмотря на первоначальный успех, дальнейшее увеличение размера моделей приводит к экспоненциальному росту вычислительных затрат и требований к объему данных для обучения. Это создает серьезные препятствия для дальнейшего прогресса, поскольку ресурсы становятся всё более ограниченными и недоступными. В связи с этим, всё больше внимания уделяется разработке инновационных архитектур, способных достигать более высоких показателей производительности при меньшем количестве параметров и вычислительных ресурсах. Исследователи активно изучают альтернативные подходы, такие как разреженное внимание, квантование и дистилляция знаний, чтобы преодолеть существующие ограничения и открыть новые возможности для развития больших языковых моделей.

Стандартные архитектуры трансформеров, лежащие в основе современных больших языковых моделей, сталкиваются с серьезным ограничением, обусловленным квадратичной сложностью механизмов внимания. Этот фактор означает, что вычислительные затраты и потребность в памяти растут пропорционально квадрату длины обрабатываемой последовательности. Таким образом, при попытке анализа длинных текстов или решении задач, требующих учета большого количества взаимосвязей, производительность резко снижается, а ресурсы оказываются перегружены. $O(n^2)$ — такая зависимость делает обработку длинных последовательностей непрактичной, что побуждает исследователей к поиску альтернативных подходов, способных снизить вычислительную сложность и повысить эффективность обработки информации.

Анализ вычислительных затрат показывает, что доля операций, связанных с квадратичным вниманием, значительно возрастает с увеличением длины последовательности, достигая более 50% при обработке последовательностей длиной 32K токенов для моделей Llama-3-8B, Llama-3-70B и Mixtral-8×7B.

Эффективность через Архитектурные Инновации

Механизмы эффективного внимания, такие как FlashAttention и GQA, значительно оптимизируют доступ к памяти и вычислительные затраты по сравнению со стандартным механизмом внимания. Традиционное внимание требует хранения матрицы внимания $O(N^2)$ в памяти, где $N$ — длина последовательности. FlashAttention использует чередование внимания и повторное вычисление для снижения требований к памяти и повышения скорости за счет использования более эффективной схемы доступа к памяти и параллелизации. GQA (Grouped-query attention) уменьшает вычислительную сложность путем группировки голов внимания, что позволяет снизить количество необходимых операций, сохраняя при этом производительность. Обе техники направлены на снижение сложности операций с матрицами внимания, что критически важно для обработки длинных последовательностей и масштабирования больших языковых моделей.

Альтернативные архитектуры, такие как Mamba, реализованная в Nemotron-Nano, представляют собой перспективное направление для достижения линейной масштабируемости и повышения способности к рассуждениям в больших языковых моделях. В отличие от традиционных архитектур, основанных на механизмах внимания, Mamba использует селективное сканирование состояния (Selective State Space Sequence Models — S6), что позволяет снизить вычислительную сложность при обработке длинных последовательностей. В Nemotron-Nano, Mamba демонстрирует улучшенные показатели в задачах, требующих долгосрочной памяти и логического вывода, при сравнимых или лучших показателях пропускной способности по сравнению с моделями, использующими стандартное внимание. Линейная масштабируемость означает, что вычислительные затраты растут линейно с длиной последовательности, в отличие от квадратичной сложности стандартного внимания, что делает Mamba более эффективной для обработки очень больших объемов текста.

Методы параметрически-эффективной тонкой настройки, такие как LongLoRA, позволяют расширять контекстное окно больших языковых моделей (LLM) без значительного увеличения вычислительных затрат. Традиционная тонкая настройка требует обновления всех параметров модели, что становится ресурсоемким при работе с длинными последовательностями. LongLoRA, напротив, вводит небольшое количество обучаемых параметров, сохраняя при этом большую часть исходных весов модели замороженной. Это снижает потребность в памяти и вычислительной мощности, позволяя эффективно обучать LLM для обработки более длинных контекстов и, следовательно, повышать их способность к пониманию и генерации текста, требующего учета обширной информации.

Анализ распределения операций с плавающей точкой (FLOPs) показывает, что GQA снижает затраты на проекции K/V (оранжевый/желтый), SwiGLU увеличивает долю FFN (фиолетовый), а в разреженных моделях MoE доминирует вклад FFN из-за активации экспертов.

Строгая Оценка на Различных Наборах Данных

Метод Single-Pass CoT (Chain-of-Thought) оценки предоставляет стандартизированный способ измерения способности больших языковых моделей (LLM) к логическому мышлению на различных наборах данных. В частности, он применяется для оценки производительности на задачах, требующих математических и логических рассуждений, таких как GSM8K (задачи на математику начальной школы), MATH (задачи на более сложном уровне математики), AIME (American Mathematics Competitions Intermediate), и GPQA (задачи на логические умозаключения). Single-Pass CoT предполагает генерацию модели единого ответа, включающего цепочку рассуждений, что позволяет оценить не только конечное решение, но и процесс его получения, обеспечивая более полное понимание возможностей модели.

Тонкая настройка языковых моделей (LLM) с использованием инструкций и рассуждений является критически важной для раскрытия их полного потенциала. Этот процесс заключается в обучении модели генерировать последовательные и логически обоснованные шаги рассуждений, необходимые для решения сложных задач. В отличие от предварительно обученных моделей, которые могут демонстрировать общие языковые навыки, тонкая настройка, ориентированная на рассуждения, позволяет LLM не просто выдавать ответы, а предоставлять четкое объяснение хода мысли, ведущего к этому ответу. Это существенно повышает точность и надежность результатов, особенно в задачах, требующих многоступенчатого анализа и логического вывода.

Использование моделей с открытым исходным кодом, таких как GPT-OSS и Llama, для оценки больших языковых моделей (LLM) обеспечивает воспроизводимость результатов и широкое участие сообщества в проведении сравнительных тестов. Открытый доступ к архитектуре и весам моделей позволяет независимым исследователям верифицировать полученные результаты, адаптировать методики оценки и создавать собственные бенчмарки. Это способствует повышению прозрачности и надежности оценки LLM, а также стимулирует развитие новых подходов к улучшению их производительности, поскольку любой желающий может внести свой вклад в процесс тестирования и анализа.

Парето-фронт рассуждений демонстрирует зависимость между вычислительными затратами (в логарифмической шкале, по оси x) и точностью выполнения задач (по оси y), при этом различия в архитектуре моделей (плотные - синий, MoE - жёлтый) и количестве параметров (размер маркера) влияют на эффективность, особенно заметно на задачах с различной сложностью: для GSM8K наблюдается насыщение, а для AIME-2025 - более крутой рост. — Парето-фронт рассуждений демонстрирует зависимость между вычислительными затратами (в логарифмической шкале, по оси x) и точностью выполнения задач (по оси y), при этом различия в архитектуре моделей (плотные — синий, MoE — жёлтый) и количестве параметров (размер маркера) влияют на эффективность, особенно заметно на задачах с различной сложностью: для GSM8K наблюдается насыщение, а для AIME-2025 — более крутой рост.

Оптимизация Парето-Фронта Рассуждений

Парето-фронт представляет собой ключевой инструмент для анализа компромисса между точностью рассуждений и вычислительными затратами, измеряемыми в операциях с плавающей точкой (FLOPs). Данный подход позволяет оценить, насколько улучшается производительность модели при увеличении вычислительных ресурсов, и определить оптимальное соотношение между эффективностью и стоимостью. Каждая точка на фронте представляет собой наилучшее возможное сочетание точности и FLOPs, при котором дальнейшее улучшение одного параметра неизбежно ведет к ухудшению другого. Понимание этой взаимосвязи критически важно для разработки и оптимизации больших языковых моделей, позволяя исследователям и инженерам находить решения, максимально соответствующие конкретным требованиям и ограничениям вычислительной мощности.

Исследования масштабирования вычислительных ресурсов во время инференса демонстрируют, что увеличение объема вычислений, доступных языковой модели, приводит к значительному повышению точности её ответов. Однако, данное улучшение достигается не бесплатно — возрастает потребность в вычислительных мощностях и, соответственно, затраты на инференс. Данный компромисс между точностью и вычислительными издержками является ключевым аспектом оптимизации больших языковых моделей, требующим тщательного анализа и поиска баланса между качеством результатов и экономической целесообразностью. Эффективное использование вычислительных ресурсов становится критически важным для практического применения LLM в различных областях, где требуется как высокая точность, так и экономическая эффективность.

Исследования показали заметную асимметрию в длине траекторий рассуждений у больших языковых моделей (LLM): неверные цепочки рассуждений оказываются значительно длиннее, чем корректные. Этот феномен, наблюдаемый в 97% протестированных моделей, предоставляет ценные сведения о характере ошибок, совершаемых LLM. Анализ этих удлинённых траекторий указывает на то, что модели склонны к затяжным, но бесплодным попыткам решения задачи, прежде чем признать неудачу или выдать неверный ответ. Выявление этой неэффективности открывает возможности для разработки стратегий оптимизации, направленных на более раннее обнаружение ошибок и сокращение вычислительных затрат, связанных с неверными рассуждениями. Сокращение длины ошибочных траекторий может существенно повысить эффективность и экономичность работы LLM, особенно в ресурсоёмких задачах.

Модели, использующие разреженную смесь экспертов (MoE), последовательно демонстрируют превосходство на границе Парето, достигая более высокой точности при сопоставимых затратах на вычисления, измеряемых в операциях с плавающей точкой (FLOPs). Анализ показывает, что в стандартных моделях от 50 до 75% всех FLOP приходится на слой Feed-Forward Network (FFN), однако для моделей MoE эта доля значительно возрастает, достигая 82%. Это указывает на то, что оптимизация FFN слоя в архитектуре MoE является ключевым фактором повышения эффективности и достижения лучших результатов при заданном вычислительном бюджете, что делает данный подход особенно перспективным для ресурсоемких задач обработки естественного языка.

Анализ средней вычислительной стоимости показывает, что в 97% случаев модели тратят больше ресурсов при генерации неверных траекторий, чем при правильных.

Перспективы: К Масштабируемым и Эффективным Рассуждениям

Архитектуры «Смесь экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE) представляют собой перспективное направление для повышения как вычислительной мощности, так и эффективности больших языковых моделей. В отличие от традиционных плотных моделей, MoE используют несколько «экспертов» — небольших нейронных сетей — и направляют каждый входной сигнал только к наиболее подходящим экспертам. Такой подход позволяет значительно увеличить количество параметров модели, не требуя пропорционального увеличения вычислительных затрат при выводе. Исследования показывают, что MoE могут эффективно масштабироваться до триллионов параметров, что открывает возможности для решения более сложных задач и достижения более высокой точности. Дальнейшее изучение методов маршрутизации входных данных между экспертами и оптимизации их взаимодействия представляется ключевым для раскрытия полного потенциала этих архитектур и создания действительно масштабируемых и эффективных систем искусственного интеллекта.

Исследования показывают, что применение продвинутых механизмов управления потоком информации, таких как SwiGLU, способно значительно расширить репрезентативные возможности больших языковых моделей (LLM). SwiGLU, в отличие от традиционных функций активации, использует взвешенную сумму входных данных, позволяя модели более гибко выбирать, какая информация наиболее релевантна для решения конкретной задачи. Это приводит к улучшению способности модели улавливать сложные зависимости в данных и более эффективно представлять знания. Дальнейшее изучение и адаптация подобных механизмов управления, наряду с разработкой новых, могут стать ключевым фактором в создании LLM, способных к более глубокому и эффективному рассуждению, а также к более точному пониманию и генерации естественного языка.

Дальнейшее развитие механизмов внимания, отличающихся повышенной эффективностью, и поиск альтернативных архитектур представляется ключевым фактором для реализации полного потенциала масштабируемого рассуждения в больших языковых моделях. Традиционные механизмы внимания, хотя и эффективны, демонстрируют квадратичную сложность по отношению к длине последовательности, что становится узким местом при обработке больших объемов данных. Исследования направлены на разработку методов, таких как разреженное внимание, линейное внимание и различные формы аппроксимации, позволяющие снизить вычислительные затраты без значительной потери точности. Кроме того, изучение принципиально новых архитектур, отходящих от стандартной модели трансформера, может открыть возможности для более эффективного представления знаний и выполнения сложных логических операций, необходимых для полноценного рассуждения.

Наблюдается устойчивое повышение эффективности рассуждений (оцениваемое как средняя точность по пяти эталонным тестам, нормализованная по <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \log_{10}(\text{FLOPs}) </span>), при этом в 2025 году наблюдается увеличение разброса показателей, обусловленное появлением специализированных моделей. — Наблюдается устойчивое повышение эффективности рассуждений (оцениваемое как средняя точность по пяти эталонным тестам, нормализованная по $\log_{10}(\text{FLOPs})$ ), при этом в 2025 году наблюдается увеличение разброса показателей, обусловленное появлением специализированных моделей.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность поиска оптимального баланса между вычислительными затратами и точностью рассуждений в больших языковых моделях. Особое внимание уделяется моделям на основе Mixture-of-Experts, демонстрирующим превосходную эффективность. Как точно заметил Кен Томпсон: «Простота — это главное. Сложность только мешает». Этот принцип находит отражение в стремлении к элегантным алгоритмам, способным достичь высокой точности при минимальных вычислительных ресурсах. Авторы работы показывают, что увеличение длины цепочки рассуждений может компенсировать уменьшение размера модели, что подтверждает идею о том, что хорошо продуманный алгоритм может быть более эффективным, чем просто большая модель.

Куда Далее?

Представленный анализ границ Парето, определяющих компромисс между вычислительными затратами и точностью рассуждений в больших языковых моделях, обнажает закономерность, давно ожидаемую от любого строгого научного подхода. Модели с разреженной структурой экспертов, несомненно, демонстрируют превосходство в эффективности. Однако, это не является откровением, а скорее констатацией факта, что избыточность — это всегда потенциальная ошибка. Вопрос не в том, чтобы создать «достаточно хорошую» модель, а в том, чтобы минимизировать ненужные параметры.

Утверждение о том, что увеличение длины цепочки рассуждений может компенсировать меньший размер модели, представляется интересным, но требует более глубокого осмысления. Возникает вопрос: не является ли это лишь маскировкой неэффективности, временным решением, которое увеличивает вычислительные затраты, не решая фундаментальную проблему оптимизации архитектуры? Необходимо строгое доказательство, а не эмпирическое наблюдение.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке алгоритмов, которые не просто масштабируются, но и демонстрируют принципиальную эффективность. Необходимо искать подходы, где каждый байт кода оправдан, где каждая операция имеет математическое обоснование. Иллюзии простоты и “достаточной” точности должны быть отброшены. Истина, как всегда, скрывается в математической чистоте.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24776.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-03 10:51

🚀 Квантовые новости