Автор: Денис Аветисян
Новый подход к поиску знаний позволяет языковым моделям не просто отвечать на вопросы, а строить логические цепочки и выдавать более обоснованные и связные ответы.
В статье представлена методика, использующая алгоритм Монте-Карло для поиска релевантных знаний и улучшения рассуждений больших языковых моделей.
Несмотря на значительные успехи в области больших языковых моделей, эффективная интеграция поиска релевантной информации и логического рассуждения остается сложной задачей. В статье ‘Reasoning in Action: MCTS-Driven Knowledge Retrieval for Large Language Models’ предложен новый метод поиска знаний, ориентированный на поддержку логической структуры диалога и выходящий за рамки простой семантической близости. В основе подхода лежит алгоритм, вдохновленный методом Монте-Карло, позволяющий извлекать знания, соответствующие как контексту беседы, так и логическим цепочкам рассуждений. Способно ли данное решение значительно повысить качество и креативность ответов современных разговорных агентов, приближая их к человеческому уровню понимания?
Пределы масштаба: Рассуждения в больших языковых моделях
Несмотря на значительные успехи в обработке естественного языка, большие языковые модели часто демонстрируют трудности при решении сложных задач, требующих последовательного рассуждения. Исследования показывают, что архитектура этих моделей, основанная на глубоком обучении и статистическом анализе, имеет принципиальные ограничения в способности к построению логических цепочек и выполнению многоэтапных вычислений. Даже значительное увеличение размера модели и объема обучающих данных не всегда приводит к существенному улучшению результатов в задачах, требующих не просто распознавания паттернов, но и понимания причинно-следственных связей и абстрактного мышления. Это указывает на необходимость разработки новых архитектур и методов обучения, способных преодолеть эти ограничения и обеспечить более надежное и осмысленное рассуждение.
Несмотря на впечатляющий рост размеров языковых моделей, исследования показывают, что простое увеличение числа параметров не решает проблему сложных рассуждений. Увеличение масштаба, хотя и улучшает некоторые аспекты производительности, не приводит к качественному скачку в способности модели понимать причинно-следственные связи или решать задачи, требующие многоэтапных умозаключений. Это указывает на необходимость принципиально новых подходов к интеграции знаний — не просто накопления огромного объема данных, а разработки механизмов, позволяющих модели структурировать, анализировать и эффективно использовать информацию для построения логически обоснованных выводов. Таким образом, будущее развитие языковых моделей связано не столько с увеличением их размеров, сколько с разработкой инновационных архитектур и методов обучения, способных имитировать человеческое мышление и рассуждение.
Современные большие языковые модели зачастую демонстрируют ограниченные возможности в использовании внешних источников знаний, что существенно снижает их эффективность в открытых диалоговых сценариях. Неспособность интегрировать информацию из баз данных, научных статей или других репозиториев приводит к поверхностным ответам и затрудняет решение задач, требующих специализированных знаний. Модели, полагающиеся исключительно на статистические закономерности, извлеченные из обучающего корпуса, испытывают трудности с проверкой фактов и поддержанием логической связности в продолжительных беседах. Это проявляется в склонности к галлюцинациям — генерации неверной или бессмысленной информации, представленной как факт. В результате, несмотря на впечатляющую способность генерировать текст, модели ограничены в способности к полноценному, контекстуально-обоснованному взаимодействию, особенно в ситуациях, требующих доступа к актуальным и проверенным данным.
Современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, часто демонстрируют склонность к выдаче нелогичных ответов, обусловленную их зависимостью от статистических закономерностей в данных. Вместо подлинного понимания, модели выявляют и воспроизводят корреляции между словами и фразами, что может приводить к ошибочным выводам и несоответствиям в рассуждениях. Такой подход, хотя и позволяет генерировать грамматически правильный текст, не гарантирует семантической корректности или согласованности с реальным миром. В результате, надёжность этих моделей подвергается сомнению, особенно в контекстах, требующих критического мышления и глубокого понимания предметной области. Отсутствие истинного понимания ограничивает их способность к адаптации к новым ситуациям и решению задач, выходящих за рамки заученных шаблонов.
Обогащение поиском: Дополнение знаний для рассуждений
Генерация с расширением поиска (Retrieval Augmented Generation, RAG) представляет собой перспективный подход к преодолению ограничений больших языковых моделей (LLM) в отношении объема и актуальности знаний. В отличие от традиционных LLM, которые полагаются исключительно на параметры, полученные в процессе обучения, RAG динамически извлекает релевантную информацию из внешних источников — баз данных, документов, веб-страниц — непосредственно во время генерации ответа. Этот процесс позволяет модели дополнять свои внутренние знания актуальными данными, что повышает точность, обоснованность и информативность генерируемого текста, а также снижает вероятность галлюцинаций и неверных утверждений.
Для обеспечения LLM точным и всесторонним контекстом критически важна хорошо структурированная база знаний. Такая база может быть реализована, в частности, с использованием графа знаний, что позволяет представлять информацию в виде взаимосвязанных сущностей и отношений. Структурирование данных в базе знаний обеспечивает возможность эффективного поиска релевантной информации, необходимой для формирования ответа. Качество и полнота базы знаний напрямую влияют на способность LLM генерировать корректные и содержательные ответы, избегая галлюцинаций и обеспечивая фактическую точность.
Эффективность подхода, основанного на извлечении знаний, напрямую зависит от скорости и точности механизмов поиска релевантной информации. В основе данных механизмов часто лежат алгоритмы поиска по сходству векторных представлений (embedding similarity search), где документы и запросы преобразуются в многомерные векторы. Сравнение этих векторов позволяет быстро определить наиболее близкие по смыслу документы, которые и предоставляются языковой модели в качестве контекста. Ключевыми факторами, влияющими на эффективность поиска, являются качество векторных представлений (embeddings), выбор метрики для измерения сходства (например, косинусное расстояние) и оптимизация индекса для быстрого выполнения поиска по большому объему данных.
Использование внешних источников знаний для обоснования ответов больших языковых моделей (LLM) направлено на повышение как связности, так и фактической точности генерируемого текста. Традиционные LLM ограничены знаниями, полученными в процессе обучения, что может приводить к неточностям или устаревшим данным. Привлечение актуальной информации из внешних баз знаний позволяет LLM формировать ответы, основанные на проверенных фактах, снижая вероятность галлюцинаций и повышая достоверность предоставляемой информации. В результате, генерируемый текст становится более последовательным, логичным и соответствует текущему состоянию знаний.
Рассуждения в приоритете: Логический подход к извлечению знаний
Наша система поиска знаний с учетом рассуждений (Reasoning-Aware Knowledge Retriever) улучшает работу больших языковых моделей (LLM) за счет приоритизации извлекаемой информации, соответствующей логической структуре диалога. В отличие от традиционных методов RAG, наша система не просто ищет семантически близкие документы, но и оценивает их релевантность с точки зрения логической последовательности и контекста беседы. Это достигается за счет использования алгоритмов, способных моделировать процесс рассуждений и выбирать наиболее подходящие фрагменты знаний для формирования ответа, что, в свою очередь, повышает его согласованность, информативность и логическую связность.
Поиск релевантных знаний осуществляется посредством методов Монте-Карло поиска по дереву (Monte Carlo Tree Search) и Diversity-Preserving Reasoner. Монте-Карло поиск по дереву позволяет исследовать пространство возможных знаний, моделируя вероятностное дерево решений для определения наиболее перспективных направлений поиска. Diversity-Preserving Reasoner, в свою очередь, направлен на поддержание разнообразия извлекаемой информации, предотвращая избыточность и обеспечивая более полное освещение темы. Оба метода совместно работают над уточнением и расширением поискового запроса, что позволяет находить знания, наиболее соответствующие логической структуре диалога и контексту обсуждения.
Оценка предложенного подхода к извлечению знаний, основанного на логическом выводе, проводилась на общедоступных наборах данных DailyDialog и Empathetic Dialogue. Результаты демонстрируют значительное улучшение качества генерируемых ответов, подтвержденное использованием автоматизированных метрик оценки. В частности, наблюдается повышение показателей BERTScore, BARTScore и MoverScore, которые измеряют семантическое сходство и информативность генерируемого текста по сравнению с извлеченными знаниями. Эти метрики позволяют количественно оценить, насколько полно и точно извлеченная информация используется для формирования релевантных и связных ответов.
Метод поиска знаний, ориентированного на логическое рассуждение, демонстрирует соответствие человеческой логике на уровне более 75%, превосходя существующие методы RAG и выводы ChatGPT. Это подтверждается результатами оценки, показывающими повышенное разнообразие извлеченных знаний, измеряемое с помощью BERTScore. Кроме того, в ходе экспериментов, наша система достигла наивысших показателей по таким параметрам, как информативность, креативность и логическая сложность, в сравнении с базовыми моделями и ответами, генерируемыми ChatGPT.
Баланс связности и релевантности: Многоцелевая оптимизация
Для усовершенствования процесса извлечения информации применяется многоцелевая оптимизация, позволяющая одновременно максимизировать как связность, так и релевантность получаемых результатов. Этот подход предполагает одновременное рассмотрение двух, зачастую противоречивых, целей: обеспечить логическую последовательность и осмысленность текста, а также гарантировать соответствие полученной информации исходному запросу. Вместо последовательной оптимизации по каждому критерию, многоцелевая оптимизация позволяет находить компромиссные решения, которые наилучшим образом удовлетворяют обоим требованиям. Это особенно важно при создании интеллектуальных диалоговых систем, где последовательное и логичное изложение мыслей не менее важно, чем точность и полнота предоставляемой информации. Таким образом, достигается более естественный и информативный ответ, приближающий систему к уровню человеческого понимания и рассуждения.
Метод эпсилон-ограничений предоставляет возможность трансформировать одну из целей оптимизации в ограничение, что позволяет значительно упростить и сфокусировать процесс поиска оптимального решения. Вместо одновременной максимизации нескольких критериев, например, связности и релевантности, одна из этих целей задается как минимальное необходимое значение — эпсилон. Это позволяет алгоритму сосредоточиться на максимизации оставшейся цели при соблюдении установленного порога для первой. Таким образом, достигается более эффективное управление компромиссом между различными характеристиками генерируемых ответов, что, в свою очередь, приводит к повышению качества и логичности диалогов, создаваемых интеллектуальными агентами.
Проведенные тщательные оценки продемонстрировали существенное повышение качества генерируемых ответов благодаря применению разработанного подхода. В ходе экспериментов, с использованием различных метрик и датасетов, наблюдалось значительное улучшение как связности, так и релевантности предоставляемой информации. В частности, автоматизированные оценки, такие как BLEU и ROUGE, зафиксировали повышение показателей на 15-{20}% по сравнению с существующими моделями. Кроме того, экспертная оценка, проведенная лингвистами, подтвердила, что ответы, сгенерированные с использованием оптимизированного подхода, более логичны, последовательны и лучше соответствуют контексту запроса. Полученные результаты свидетельствуют о том, что предложенная методика позволяет создавать более интеллектуальные и полезные диалоговые системы.
Приоритет как связности, так и релевантности в процессе построения диалоговых систем открывает путь к созданию поистине интеллектуальных агентов. Обеспечение логической последовательности высказываний в сочетании с точным соответствием ответа запросу позволяет преодолеть ограничения традиционных подходов, где часто один аспект достигается в ущерб другому. Такой сбалансированный подход способствует развитию систем, способных не просто предоставлять информацию, но и демонстрировать способность к нюансированному мышлению и рассуждению, приближая их к человеческому уровню понимания и взаимодействия. В результате, диалоговые агенты становятся более эффективными в решении сложных задач и более естественными в общении с пользователями.
В статье описывается попытка заставить языковые модели не просто выдавать текст, а хоть как-то рассуждать, опираясь на извлеченные знания. Удивительно, как много усилий тратится на то, чтобы машины имитировали то, что у человека получается интуитивно. Вспоминается старая мудрость Блеза Паскаля: «Всякое человеческое разумение, каково бы оно ни было, не может постичь ничего вне самого себя». Эта фраза как нельзя лучше отражает суть проблемы: сколько бы «знаний» мы ни загрузили в модель, она останется лишь отражением, не способным к истинному пониманию. По сути, MCTS — это попытка навести порядок в хаосе информации, но даже самый сложный алгоритм не заменит здравый смысл, особенно когда речь идёт о commonsense knowledge.
Что дальше?
Представленный подход, безусловно, добавляет ещё один уровень сложности в и без того запутанный процесс «дополнения» больших языковых моделей. Очевидно, что поиск знаний, ориентированный на логическое следование, — это шаг вперёд, но не стоит забывать: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Вопрос не в том, чтобы научить машину «рассуждать», а в том, чтобы смириться с тем, что она всегда будет склонна к правдоподобной, но ошибочной аргументации. Багтрекер — это дневник боли, и он неизбежно пополнится новыми записями, когда система столкнётся с неоднозначностью реального мира.
Следующим этапом, вероятно, станет попытка формализации «здравого смысла» — задачи, которая уже давно преследует исследователей искусственного интеллекта. Однако, стоит помнить, что здравый смысл — это не набор правил, а скорее набор эвристик, которые постоянно нарушаются. Оптимизация по нескольким целям — это хорошо, но в конечном итоге всегда приходится выбирать между точностью и скоростью, между релевантностью и креативностью. Мы не деплоим — мы отпускаем.
В конечном итоге, успех подобных методов будет зависеть не от алгоритмов поиска, а от качества данных, на которых они обучаются. И, как всегда, самое сложное — это не разработать элегантную теорию, а заставить её работать в реальных условиях. У нас не DevOps-культура, у нас культ DevOops.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00003.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
2026-01-06 02:38