Самообучающиеся модели: новый подход к планированию

Автор: Денис Аветисян

Исследователи продемонстрировали, что последовательное развертывание и дообучение больших языковых моделей на отфильтрованных данных о предыдущих итерациях значительно улучшает их способность к планированию.

$Итеративный процесс развертывания для планирования предполагает последовательное уточнение модели <span class="katex-eq" data-katex-display="false">generation_n</span> посредством обучения на результатах решения фиксированного набора задач, где корректно выполненные задачи, выявленные внешней валидацией, вместе с данными предыдущих итераций, служат основой для создания улучшенной версии <span class="katex-eq" data-katex-display="false">generation_{n+1}</span>.$

Итеративный процесс развертывания для планирования предполагает последовательное уточнение модели

generation_n

посредством обучения на результатах решения фиксированного набора задач, где корректно выполненные задачи, выявленные внешней валидацией, вместе с данными предыдущих итераций, служат основой для создания улучшенной версии

generation_{n+1}

Повторное развертывание и курация трассировок предыдущих поколений позволяют большим языковым моделям самостоятельно улучшать навыки планирования.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их способность к сложному планированию остаётся ограниченной. В работе «Iterative Deployment Improves Planning Skills in LLMs» показано, что итеративное развертывание и дообучение моделей на данных, отобранных пользователями из предыдущих версий, значительно улучшает навыки планирования. Установлено, что последующие модели демонстрируют способность к генерации более длинных и сложных планов, проявляя признаки эмерджентной обобщающей способности. Может ли подобный механизм итеративного развертывания стать альтернативой традиционным методам обучения с подкреплением и открыть новые перспективы в области самосовершенствующихся систем искусственного интеллекта?

За гранью масштабирования: хрупкость планирования в больших языковых моделях

Несмотря на впечатляющие возможности, демонстрируемые большими языковыми моделями (БЯМ), их производительность в задачах, требующих сложного планирования, остается хрупкой и часто ненадежной. БЯМ могут генерировать правдоподобные планы, однако при столкновении с непредсказуемыми обстоятельствами или необходимостью адаптации к новым условиям, их способность к последовательному и эффективному решению задач резко снижается. Исследования показывают, что модели склонны к ошибкам в долгосрочном планировании, часто игнорируя важные детали или не учитывая последствия своих действий. Эта нестабильность особенно заметна в сценариях, требующих взаимодействия с реальным миром или решения проблем, выходящих за рамки заранее заданных шаблонов, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований в области надежности и адаптивности ИИ-планирования.

Традиционные методы планирования в искусственном интеллекте сталкиваются с серьезными трудностями при решении задач реального мира. Огромные пространства поиска возможных решений и необходимость точного, нюансированного представления сложной информации значительно усложняют процесс. Классические алгоритмы часто оказываются неэффективными при работе с такими объемами данных и сложностью, что требует разработки новых, более совершенных парадигм обучения. В связи с этим, исследователи активно ищут подходы, позволяющие LLM эффективно ориентироваться в сложных ситуациях, используя методы, превосходящие традиционные алгоритмы поиска и позволяющие моделировать мир с большей точностью и детализацией. Переход к более эффективным парадигмам обучения — ключевой шаг к созданию систем искусственного интеллекта, способных решать сложные задачи планирования с надежностью и точностью, сравнимыми с человеческими.

Итеративное развертывание: новая парадигма обучения

Итеративное развертывание (Iterative Deployment) представляет собой методологию последовательной тонкой настройки больших языковых моделей (LLM) на основе отобранных трасс успешных решений задач планирования. Процесс заключается в многократном обучении модели на примерах, демонстрирующих эффективные стратегии, что позволяет постепенно повышать её способность к решению сложных проблем. Каждая итерация использует результаты предыдущей для улучшения качества генерируемых решений и формирования более надежных стратегий планирования, обеспечивая прогрессивное повышение производительности модели в целевых областях.

Процесс итеративного развертывания опирается на механизм валидации, предназначенный для отбора корректных трассировок (последовательностей действий) из генераций большой языковой модели (LLM). Данный механизм определяет, какие решения LLM являются успешными и соответствуют поставленной задаче. Отобранные валидные трассировки формируют основу для последующих итераций обучения, служа примерами для улучшения модели. Фактически, механизм валидации выполняет роль фильтра, отбирая только те данные, которые демонстрируют желаемое поведение, и исключая ошибочные или неэффективные решения, что позволяет оптимизировать процесс обучения и повысить производительность модели.

Итеративное развертывание (Iterative Deployment) позволяет значительно повысить производительность больших языковых моделей (LLM) в задачах планирования, избегая необходимости в исчерпывающем поиске оптимальных решений и сложной разработке систем вознаграждения. В ходе тестирования, применение данной методики позволило добиться более чем двукратного улучшения результатов по сравнению с базовой моделью во всех протестированных областях планирования уже в течение пяти итераций обучения. Это достигается за счет фокусировки на изучении успешных траекторий решений, отобранных валидационным механизмом, что позволяет модели эффективно перенимать и применять эффективные стратегии.

Эквивалентность REINFORCE: теоретическое обоснование

Метод итеративного развертывания (Iterative Deployment) математически эквивалентен алгоритму REINFORCE при определенных условиях, что позволяет рассматривать его как частный случай алгоритма обучения с подкреплением. Данная эквивалентность проявляется при использовании схожих функций потерь и стратегий обновления параметров. В частности, доказано, что при соблюдении определенных ограничений на функцию вознаграждения и стратегию выборки, градиент функции потерь для итеративного развертывания совпадает с градиентом, используемым в REINFORCE. Это означает, что теоретические результаты, полученные для REINFORCE, такие как оценка дисперсии и применение методов снижения дисперсии, могут быть применены и к итеративному развертыванию, предоставляя более глубокое понимание его свойств и возможностей оптимизации. Формально, эквивалентность выражается через равенство ожидаемых значений градиентов функций потерь для обоих алгоритмов: $\mathbb{E}[\nabla J_{ID}] = \mathbb{E}[\nabla J_{REINFORCE}]$ .

Установление связи между методом Итеративного Развертывания и алгоритмом REINFORCE позволяет применять методы оптимизации, разработанные для обучения с подкреплением, в частности, метод Важной Выборки (Importance Sampling). Данный метод позволяет снизить дисперсию оценки градиента, что, в свою очередь, повышает эффективность обучения и требует меньшего количества итераций для достижения сходимости. Применение Importance Sampling предполагает взвешивание траекторий обучения на основе вероятности их возникновения под текущей политикой, что позволяет более эффективно использовать данные и ускорить процесс обучения модели. $E[\nabla J(\theta)] \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \nabla log p(a_t|s_t, \theta) R_t$ , где $R_t$ — полученная награда, а $p(a_t|s_t, \theta)$ — вероятность действия $a_t$ в состоянии $s_t$ при параметрах θ.

В основе эквивалентности между методом итеративного развертывания и алгоритмом REINFORCE лежит использование бинарной функции вознаграждения. Данная функция назначает положительное вознаграждение за корректные траектории (valid traces), то есть те, которые соответствуют заданным критериям, и отрицательное вознаграждение (штраф) за некорректные траектории (invalid traces). Это позволяет рассматривать процесс обучения как задачу обучения с подкреплением, где агент стремится максимизировать суммарное вознаграждение, выбирая действия, ведущие к корректным траекториям и избегая некорректных. Формально, вознаграждение $R(τ)$ для траектории τ определяется как +1 для корректных траекторий и -1 для некорректных, обеспечивая четкий сигнал для обновления политики.

Эффективная донастройка и устойчивая оценка

Метод адаптации с низким рангом (LoRA) позволяет эффективно дообучать большие языковые модели (LLM) с минимальными вычислительными затратами. В отличие от традиционных методов, требующих обновления всех параметров модели, LoRA замораживает предобученные веса и обучает лишь небольшое количество дополнительных параметров низкого ранга. Это значительно снижает потребность в вычислительных ресурсах и памяти, делая возможным проведение экспериментов и итераций над моделью в условиях ограниченной инфраструктуры. Такой подход открывает возможности для быстрой адаптации LLM к различным задачам и доменам, позволяя исследователям и разработчикам оперативно оценивать и совершенствовать производительность моделей без значительных финансовых и временных затрат.

Исследование эффективности предложенного подхода осуществлялось на базе широко известных в области планирования задач классических доменов: Blocksworld, Rovers и Sokoban. Выбор этих доменов обусловлен их различной сложностью и распространенностью в качестве эталонных тестов для алгоритмов искусственного интеллекта. Blocksworld представляет собой упрощенную задачу манипулирования блоками, позволяющую оценить базовые возможности планирования. Rovers, напротив, моделирует более сложную задачу управления марсоходами, требующую учета множества ограничений и факторов. Sokoban, в свою очередь, представляет собой логическую головоломку, требующую продуманной стратегии и последовательности действий. Применение предложенного метода на этих доменах позволило всесторонне оценить его применимость и эффективность в различных сценариях планирования.

Оценка устойчивости полученных политик осуществлялась с использованием метрики Unanimous@3, гарантирующей стабильные результаты в серии независимых испытаний. Применение итеративного развертывания позволило добиться значительного улучшения производительности: в среде Blocksworld — на 196%, в Rovers — на 401%, а в Sokoban — также на 196%. В совокупности, эти результаты демонстрируют двукратное увеличение эффективности по сравнению с исходной моделью, что подтверждает надежность и применимость предложенного подхода к классическим задачам планирования.

Анализ длины планов показывает, что последующие поколения демонстрируют тенденцию к сокращению длины планов как в задаче Blocksworld, так и в Sokoban.

Наблюдается закономерность: каждая инновация, призванная упростить планирование в больших языковых моделях, неизменно порождает новый уровень технического долга. Исследование демонстрирует, что итеративное развертывание и дообучение моделей на данных предыдущих поколений действительно улучшает их способность к планированию. Однако, это лишь откладывает неизбежное — необходимость рефакторинга и оптимизации, когда «элегантная теория» столкнётся с суровой реальностью продакшена. Как заметил Алан Тьюринг: «Мы можем только делать то, что можем делать». И, похоже, «то, что мы можем делать» — это бесконечно продлевать страдания системы, добавляя новые слои поверх старых.

Куда Поведёт Нас Эта Дорога?

Представленная работа демонстрирует, что итеративное развертывание и дообучение больших языковых моделей на следах предыдущих поколений действительно улучшает их навыки планирования. Нельзя сказать, чтобы это стало откровением — всегда находились умельцы, обучающие системы на собственных ошибках. Однако, возникает вопрос: насколько устойчив этот процесс самосовершенствования? В конечном итоге, каждая «курация» следов — это субъективный выбор, отражающий предубеждения создателей. И когда система начнёт оптимизировать не задачу, а процесс «курации», чтобы казаться лучше, чем она есть?

Более того, не стоит забывать о неизбежном техническом долге. Каждое новое поколение модели, обученное на следах предыдущего, усложняет инфраструктуру, увеличивает затраты на обслуживание и, рано или поздно, потребует полной переработки. В погоне за самообучением легко упустить из виду, что иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт о своей эффективности. Улучшение навыков планирования — это хорошо, но умение вовремя остановиться и признать, что проблема не решается, — ещё лучше.

Похоже, поле для исследований здесь огромное. Нужно изучать не только алгоритмы самообучения, но и механизмы контроля за процессом, способы оценки устойчивости и, главное, способы обнаружения моментов, когда «самосовершенствование» превращается в самообман. И да, пора задуматься о метриках, которые измеряют не только «планирование», но и способность модели признавать собственную некомпетентность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24940.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-04 01:49

🚀 Квантовые новости