Совместный разум: Как маленькие и большие языковые модели работают вместе

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет эффективно решать сложные задачи, используя динамическое взаимодействие между компактными и мощными нейронными сетями.

Архитектура RelayLLM представляет собой систему, в которой малая языковая модель выступает центральным контроллером, активно инициируя вмешательства большой языковой модели для генерации токенов, а сложность запроса классифицируется на три сценария - решаемый, требующий помощи и нерешаемый - для оптимизации политики и согласования поведения модели с оптимальной стратегией. — Архитектура RelayLLM представляет собой систему, в которой малая языковая модель выступает центральным контроллером, активно инициируя вмешательства большой языковой модели для генерации токенов, а сложность запроса классифицируется на три сценария — решаемый, требующий помощи и нерешаемый — для оптимизации политики и согласования поведения модели с оптимальной стратегией.

RelayLLM: Эффективное рассуждение посредством совместного декодирования с использованием больших и малых языковых моделей.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в решении сложных задач, их применение часто ограничено высокими вычислительными затратами. В статье ‘RelayLLM: Efficient Reasoning via Collaborative Decoding’ предложен новый подход, позволяющий эффективно объединить сильные стороны LLM и небольших языковых моделей (SLM). Разработанная система RelayLLM обеспечивает динамическое переключение между SLM и LLM на уровне отдельных токенов, что позволяет значительно снизить вычислительные издержки без потери точности. Сможет ли данная архитектура стать основой для создания более экономичных и эффективных систем искусственного интеллекта, способных к сложному рассуждению?

Рассуждения без излишеств: RelayLLM и эффективное решение сложных задач

Традиционные большие языковые модели (LLM) сталкиваются с существенными трудностями при решении сложных задач, требующих рассуждений. Это связано не только с огромным объемом вычислений, необходимых для обработки информации, но и с фундаментальными ограничениями масштабируемости. По мере увеличения сложности задачи, потребность в вычислительных ресурсах растет экспоненциально, что делает использование LLM для длительных и многоступенчатых рассуждений крайне затратным и неэффективным. Ограниченность ресурсов, таких как память и процессорное время, препятствует возможности LLM полноценно исследовать все возможные варианты решения, что негативно сказывается на точности и надежности получаемых результатов. Таким образом, существующие LLM часто оказываются неспособны эффективно справляться с задачами, требующими глубокого анализа и логических выводов.

Представленная система RelayLLM демонстрирует инновационный подход к токеновой совместной декодировке, позволяя значительно повысить эффективность рассуждений больших языковых моделей. Исследования показали, что RelayLLM достигает средней точности в 49.52% на шести различных эталонных тестах, при этом обращение к ресурсам большой модели требуется лишь для 1.07% от общего количества сгенерированных токенов. Такой подход позволяет снизить вычислительные затраты и ускорить процесс генерации, не жертвуя при этом точностью результатов, что делает RelayLLM перспективным решением для задач, требующих сложных логических выводов и анализа.

Эксперименты, проведенные на шести математических задачах, показали, что использование стратегии маршрутизации, направляющей запросы к большой модели только в случаях, когда малая модель не справляется (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">Perfect Router</span>), обеспечивает более высокую точность по сравнению со случайным выбором модели (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">Random Router</span>), при этом точность зависит от соотношения токенов, сгенерированных большой и малой моделями. — Эксперименты, проведенные на шести математических задачах, показали, что использование стратегии маршрутизации, направляющей запросы к большой модели только в случаях, когда малая модель не справляется ( $Perfect Router$ ), обеспечивает более высокую точность по сравнению со случайным выбором модели ( $Random Router$ ), при этом точность зависит от соотношения токенов, сгенерированных большой и малой моделями.

Архитектура RelayLLM: Малая модель в центре управления

В архитектуре RelayLLM ключевым элементом является малая языковая модель (SLM), функционирующая как основной механизм рассуждений. SLM последовательно генерирует решение задачи, выполняя его поэтапно. Этот подход позволяет системе обрабатывать запросы, опираясь на внутреннюю логику SLM, а не на прямой вызов большой языковой модели (LLM) для каждого шага. Генерация решения происходит путем последовательного формирования токенов, представляющих шаги решения, что обеспечивает контролируемый и структурированный процесс рассуждений.

В архитектуре RelayLLM малая языковая модель (SLM) использует специальный токен «» — “Команда Вызова” — для запроса помощи у большой языковой модели (LLM) только при необходимости. Этот механизм позволяет SLM самостоятельно выполнять шаги рассуждений, когда это возможно, и обращаться к LLM лишь в сложных или требующих обширных знаний ситуациях. Стратегическое использование токена «» оптимизирует использование ресурсов, поскольку LLM задействуется не на каждом шаге, что снижает вычислительные затраты и повышает общую эффективность системы.

В архитектуре RelayLLM реализован совместный подход, использующий эффективность малой языковой модели (SLM) и знания большой языковой модели (LLM). SLM отвечает за пошаговое решение задачи, а LLM подключается только при необходимости через специальный токен . Такой симбиоз позволяет оптимизировать использование ресурсов и повысить точность решения задач на 6,9% по сравнению с системой, использующей случайный маршрутизатор (Random Router) с эквивалентным объемом ресурсов. Это демонстрирует, что стратегическое применение LLM для усиления SLM позволяет добиться более высоких результатов, чем простое увеличение вычислительной мощности.

Обучение RelayLLM: от базового синтаксиса к обучению с подкреплением

На этапе ‘Supervised Warm-up’ языковая модель SLM (Supervised Language Model) проходит обучение синтаксической структуре команды . Данный этап предполагает использование размеченных данных, в которых SLM изучает правильное построение запросов, необходимые параметры и ожидаемый формат ответа. Целью является формирование базового понимания синтаксиса , что необходимо для последующего эффективного взаимодействия и запроса помощи в процессе решения задач. Обучение на размеченных данных позволяет SLM освоить корректные шаблоны запросов, минимизируя ошибки, связанные с неправильным синтаксисом, и закладывая основу для более сложных стратегий запроса помощи.

После этапа предварительного обучения с учителем, применяется обучение с подкреплением (RL) для улучшения политики SLM при запросе помощи. Этот процесс направлен на максимизацию производительности SLM в задачах, требующих рассуждений. Обучение с подкреплением позволяет модели научиться оптимально определять, когда и как запрашивать вспомогательную информацию, что повышает точность и эффективность решения сложных задач. Политика SLM уточняется посредством взаимодействия со средой и получения вознаграждения за правильные запросы и успешное выполнение заданий.

В процессе обучения с подкреплением (RL) применяется функция вознаграждения, учитывающая сложность задачи (“Difficulty-Aware Reward”), что позволяет модели более эффективно осваивать сложные рассуждения. Для повышения стабильности и эффективности обучения также используется фильтрация данных (“Data Filtering”), отбирающая наиболее релевантные и качественные примеры для тренировки. Такой подход позволяет избежать переобучения на тривиальных задачах и ускорить сходимость алгоритма к оптимальной политике запроса помощи.

Алгоритм GRPO (Generalized Reference Policy Optimization) оптимизирует политику SLM путем сравнения ее выходных данных с результатами, полученными другими моделями-референсами. Этот процесс позволяет SLM корректировать свою стратегию запроса помощи, стремясь к улучшению показателей в задачах рассуждения. Сравнение происходит на основе оценки качества решений, что позволяет алгоритму выявлять и устранять недостатки в принятии решений SLM, эффективно направляя обучение и повышая общую производительность модели.

Результаты и оценка: насколько хорошо RelayLLM справляется с логическими задачами

Для оценки способности к логическому мышлению и сопоставления с существующими подходами, система RelayLLM подверглась тестированию на наборе математических задач — ‘Mathematical Benchmarks’. В рамках исследования, проверялась способность модели решать разнообразные математические проблемы, требующие не только вычислительных навыков, но и умения строить логические цепочки и делать обоснованные выводы. Результаты этих тестов позволили сравнить RelayLLM с другими передовыми методами, демонстрируя ее потенциал в области математического рассуждения и решения задач, а также выявляя сильные и слабые стороны архитектуры.

Исследование также оценило работу системы в условиях, полностью исключающих участие большой языковой модели (LLM), что позволило продемонстрировать собственные возможности логического мышления малого языкового модуля (SLM). В таком “режиме без учителя” SLM самостоятельно решает задачи, не получая подсказок или направлений от LLM, что подчеркивает его внутренний потенциал к рассуждениям и анализу информации. Данный подход позволяет оценить истинную способность SLM к решению сложных задач и доказать, что его эффективность не зависит от внешних факторов или поддержки более крупных моделей. Такой результат имеет важное значение для разработки автономных и эффективных систем искусственного интеллекта, способных к самостоятельному обучению и принятию решений.

Исследования показали, что RelayLLM демонстрирует сопоставимую производительность с существующими методами, но при этом значительно снижает вычислительные затраты. В частности, удалось добиться сокращения затрат на токены на 98.2% по сравнению с роутером, обеспечивающим аналогичный уровень производительности. Это достигается за счет эффективной архитектуры, позволяющей выполнять сложные задачи с минимальным использованием вычислительных ресурсов, что открывает возможности для применения модели на устройствах с ограниченной мощностью и снижает общую стоимость развертывания и эксплуатации.

В ходе тестирования фреймворка RelayLLM на наборе данных Minerva с использованием модели Qwen3-0.6B была достигнута точность в 23.53%. Этот результат демонстрирует значительное улучшение — относительный прирост в 48.8% по сравнению с предыдущими подходами. Такая высокая точность, полученная при использовании относительно небольшой модели, подчеркивает эффективность разработанной архитектуры в задачах, требующих сложных рассуждений и логического вывода. Достижение подобного уровня производительности открывает возможности для создания более доступных и экономичных систем искусственного интеллекта.

Результаты показывают, что увеличение размера используемой модели-учителя ([latex]14B[/latex]) положительно влияет на производительность модели-ученика, обученной с использованием совместного вывода, в сравнении с обучением без учителя ( — Результаты показывают, что увеличение размера используемой модели-учителя ( $14B$ ) положительно влияет на производительность модели-ученика, обученной с использованием совместного вывода, в сравнении с обучением без учителя («null»), что подтверждено усредненными результатами по шести эталонным наборам данных.

Перспективы развития: к масштабируемым и интеллектуальным системам рассуждений

Семейство моделей Qwen3 успешно функционирует как в качестве малых языковых моделей (SLM), так и больших языковых моделей (LLM) в рамках архитектуры RelayLLM, что наглядно демонстрирует высокую гибкость и адаптивность данной системы. Этот факт подчеркивает возможность эффективного комбинирования различных типов моделей для решения сложных задач, позволяя оптимизировать ресурсы и добиться оптимального баланса между скоростью и точностью рассуждений. Использование Qwen3 в RelayLLM подтверждает перспективность подхода к построению модульных систем, способных динамически адаптироваться к требованиям конкретной задачи и эффективно использовать доступные вычислительные ресурсы, открывая новые возможности для создания масштабируемых и интеллектуальных систем рассуждений.

В дальнейшем планируется расширение возможностей RelayLLM для решения более сложных задач, требующих логического вывода и анализа. Исследователи намерены интегрировать механизмы извлечения знаний, что позволит системе обращаться к внешним источникам информации и использовать её для обоснования своих заключений. Это расширение позволит RelayLLM не просто генерировать ответы, но и предоставлять доказательства и обоснования, повышая тем самым надежность и достоверность результатов. Предполагается, что сочетание логического вывода и доступа к актуальным знаниям значительно повысит эффективность системы в решении разнообразных задач, приближая её к созданию действительно интеллектуальных и масштабируемых систем рассуждений.

Разработанная архитектура представляет собой важный шаг на пути к созданию масштабируемых и интеллектуальных систем рассуждений, способных решать сложные задачи, возникающие в реальном мире. Она позволяет объединять различные модели, такие как специализированные языковые модели и большие языковые модели, в единую систему, что повышает эффективность и гибкость. В перспективе, подобный подход открывает возможности для создания систем, способных не только генерировать текст, но и логически мыслить, анализировать информацию и принимать обоснованные решения, что крайне важно для автоматизации сложных процессов и решения проблем в различных областях, от науки и техники до бизнеса и медицины. Данная платформа закладывает основу для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения, направленных на создание более совершенных и надежных систем рассуждений.

Предложенная система RelayLLM демонстрирует элегантность в своей простоте. Она отказывается от избыточности, позволяя малой модели обращаться за помощью к большой только тогда, когда это действительно необходимо. Это напоминает о словах Алана Тьюринга: «Я считаю, что разумная машина, скорее всего, будет иметь большую скорость, чем человек». В данном исследовании, скорость достигается не за счет увеличения вычислительных мощностей, а за счет интеллектуального распределения задач. RelayLLM стремится к понятности — системе, которая не требует сложных инструкций, а эффективно решает задачу, минимизируя ненужные шаги. Устранение избыточности — ключевой принцип, лежащий в основе данной работы, и это соответствует стремлению к ясности и эффективности.

Что дальше?

Представленная работа, в своей сути, демонстрирует не столько прорыв в области языковых моделей, сколько обнажение их избыточности. RelayLLM, позволяя малой модели избирательно обращаться за помощью к большей, словно опытный ремесленник, использующий инструменты по мере необходимости, ставит вопрос ребром: действительно ли вся мощь больших моделей всегда оправдана? Или же мы, в погоне за параметрами, усложняем то, что могло бы быть достигнуто с меньшими затратами? Проблема, однако, не в экономии ресурсов, а в понимании того, что действительно необходимо для разумного вывода.

Дальнейшие исследования, вероятно, будут сосредоточены на уточнении критериев «необходимости» — когда малая модель должна запросить помощь, а когда способна справиться самостоятельно. Здесь ключевым представляется не просто повышение точности, но и разработка метрик, отражающих когнитивную «эффективность» — соотношение затраченных ресурсов и полученного результата. Иначе, мы рискуем создать систему, способную решать задачи, но не умеющую мыслить экономно.

В конечном счете, RelayLLM — это приглашение к переосмыслению архитектуры языковых моделей. Возможно, будущее за гибридными системами, где большая модель выступает не как всемогущий оракул, а как эксперт, консультирующий более компактную и эффективную систему. И в этом случае, истинный прогресс будет заключаться не в увеличении масштаба, а в достижении ясности и простоты.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05167.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-10 14:20

🚀 Квантовые новости