Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, как изменение стратегии внимания в больших языковых моделях позволяет лучше понимать предпочтения и поведение пользователей.
В статье рассматривается применение градиентно-управляемого мягкого маскирования для улучшения качества пользовательских представлений в моделях, основанных на архитектуре декодера.
Несмотря на растущую популярность декодерных больших языковых моделей (LLM) в качестве кодировщиков поведения пользователей, влияние маскирования внимания на качество получаемых векторных представлений остается малоизученным. В работе ‘How Do Decoder-Only LLMs Perceive Users? Rethinking Attention Masking for User Representation Learning’ проведено систематическое исследование различных стратегий маскирования — причинного, гибридного и двунаправленного — в рамках унифицированной схемы контрастного обучения на масштабных данных Alipay. Авторы показали, что применение градиентно-управляемого смягчения маски (Gradient-Guided Soft Masking) существенно улучшает стабильность обучения и качество двунаправленных представлений пользователей, не нарушая совместимость с предварительным обучением декодера. Каким образом дальнейшая оптимизация механизмов маскирования внимания позволит раскрыть весь потенциал декодерных LLM для задач анализа и моделирования поведения пользователей?
Понимание Пользователя: Вызов Эмбеддингов
Точное представление пользователей является ключевым фактором для создания персонализированного опыта, однако традиционные методы зачастую оказываются неэффективными при работе со сложными последовательностями действий. Статичные профили пользователей не способны отразить динамично меняющиеся предпочтения и контекст взаимодействия, что приводит к неоптимальным рекомендациям и снижению вовлеченности. Проблема заключается в том, что поведение человека редко бывает линейным и предсказуемым; оно формируется под влиянием множества факторов и меняется со временем. Поэтому, для адекватной репрезентации пользователей, необходимо учитывать не только их демографические данные, но и всю историю взаимодействия с системой, включая последовательность просмотренных товаров, совершенных покупок и даже время, проведенное на каждой странице. Разработка методов, способных эффективно обрабатывать и интерпретировать эти сложные последовательности, представляет собой серьезную задачу для исследователей в области машинного обучения и анализа данных.
Статичные профили пользователей, несмотря на свою простоту, зачастую не способны адекватно отразить динамику предпочтений и влияние контекста на поведение. Исследования показывают, что интересы и потребности человека меняются со временем, а также зависят от конкретной ситуации — времени суток, местоположения, текущего настроения и других факторов. Когда системы рекомендаций опираются на устаревшие или неполные данные, они предлагают нерелевантный контент, что приводит к снижению вовлеченности и неудовлетворенности пользователей. В результате, неспособность учитывать эволюцию предпочтений и контекстные взаимодействия существенно ограничивает эффективность персонализированных сервисов и требует разработки более гибких и адаптивных моделей представления пользователей.
Современные цифровые платформы генерируют колоссальные объемы поведенческих данных, охватывающих широкий спектр действий пользователей — от просмотров и покупок до взаимодействий с контентом и социальных сетей. Однако, простого накопления этих данных недостаточно; для извлечения ценных знаний необходимы масштабируемые методы представления информации — так называемые эмбеддинги. Эти методы позволяют преобразовать разрозненные данные о поведении в компактные векторные представления, сохраняя при этом ключевые характеристики и взаимосвязи. Разработка нюансированных эмбеддингов, способных улавливать сложные паттерны и контекст действий пользователей, становится критически важной задачей для персонализации сервисов, повышения релевантности рекомендаций и эффективного анализа потребительского поведения. Использование продвинутых алгоритмов, таких как нейронные сети и методы понижения размерности, позволяет обрабатывать огромные массивы данных и выявлять скрытые закономерности, которые невозможно обнаружить традиционными способами.
Декодерные LLM и Стратегии Маскирования Внимания: Ключ к Представлению
В качестве основы для обучения устойчивых векторных представлений пользователей (User Embeddings) используются модели типа `Decoder-Only LLM`. Это обусловлено их способностью эффективно моделировать последовательные данные, что критически важно для анализа истории взаимодействия пользователя. Такие модели, изначально предназначенные для задач генерации текста, демонстрируют высокую эффективность в извлечении значимой информации из последовательностей событий, представляющих поведение пользователя, и формировании компактных и информативных векторных представлений. Использование архитектуры `Decoder-Only` позволяет учитывать временную зависимость между событиями, что значительно улучшает качество получаемых User Embeddings по сравнению с моделями, не учитывающими порядок данных.
Маскирование внимания (Attention Masking) представляет собой механизм управления потоком информации внутри языковой модели, позволяющий формировать специализированные представления поведения пользователей. Этот метод предполагает применение бинарных или вероятностных масок к матрицам внимания, определяя, какие элементы последовательности могут влиять на вычисления для конкретной позиции. Контролируя взаимодействие между различными частями входной последовательности, можно акцентировать наиболее релевантные сигналы, связанные с действиями пользователя, и игнорировать нерелевантные, что приводит к более точным и информативным пользовательским эмбеддингам. Различные стратегии маскирования, такие как каузальное или двунаправленное маскирование, позволяют адаптировать способ обработки последовательности и учитывать различные типы контекстных зависимостей.
Вместо традиционной однонаправленной (каузальной) маски внимания, ограничивающей доступ к будущим токенам при обработке последовательности, мы исследуем двунаправленные маски внимания. Двунаправленная маска позволяет модели учитывать контекст как из предшествующих, так и из последующих токенов, что особенно важно для выявления сложных зависимостей в данных о поведении пользователей. Это обеспечивает более полное представление последовательности действий, поскольку каждое событие оценивается в контексте всей доступной информации, а не только предыдущих шагов. В отличие от каузальной маски, двунаправленная маска не накладывает ограничений на направление потока информации, что потенциально повышает точность и выразительность модели при обучении представлений пользователей.
Для обеспечения стабильности обучения при переходе от каузальной к двунаправленной маске внимания используется метод градиент-управляемого смягчения маски (Gradient-Guided Soft Masking). Данный подход заключается в применении весов, определяемых градиентами функции потерь, к значениям маски внимания. Это позволяет плавно переходить от ограничения видимости только на предыдущие токены (каузальная маска) к использованию всей последовательности (двунаправленная маска), предотвращая резкие изменения в процессе обучения и потенциальную нестабильность, связанную с внезапным доступом к будущей информации. Веса, полученные на основе градиентов, динамически регулируют степень «мягкости» маски, позволяя модели постепенно адаптироваться к новой структуре внимания и сохранять стабильность обучения.
Контрастивное Обучение: Оттачивая Представления Пользователей
В качестве основной парадигмы обучения используется метод контрастивного обучения (Contrastive Learning), направленный на создание векторных представлений (embeddings), отражающих ключевые аспекты поведения пользователей. Данный подход предполагает обучение модели различать схожие и различные паттерны взаимодействия пользователей, что позволяет формировать компактные и информативные представления. В процессе обучения модель стремится минимизировать расстояние между представлениями схожих пользователей и максимизировать расстояние между представлениями различных пользователей, тем самым улавливая суть их поведения и предпочтений. Такой подход обеспечивает возможность эффективного обобщения и применения полученных представлений для различных задач, связанных с анализом пользовательского поведения.
В качестве функции потерь используется InfoNCE (Noise Contrastive Estimation), которая оптимизирует различение положительных и отрицательных пар пользовательских выборок. Положительные примеры представляют собой взаимодействия одного и того же пользователя, в то время как отрицательные примеры — взаимодействия других пользователей. InfoNCE Loss максимизирует взаимное сходство между представлением пользователя и его положительными примерами, одновременно минимизируя сходство с отрицательными. Математически, функция потерь стремится к log(\frac{exp(sim(u, pos))}{ \sum_{neg} exp(sim(u, neg))}), где sim обозначает функцию измерения сходства, а суммирование происходит по всем отрицательным примерам. Это способствует формированию эмбеддингов, в которых близкие пользователи представлены близкими векторами, а отдаленные — отдаленными.
В рамках данной системы контрастного обучения были реализованы модели MSDP, FOUND, One4all, CPC и InstructUE, каждая из которых предлагает свой подход к представлению пользователей. MSDP (Multi-Stage Discriminative Projection) фокусируется на итеративном уточнении представлений, FOUND (Foundational User Embeddings) — на создании базовых векторных представлений, One4all стремится к универсальному представлению, применимому к различным задачам, CPC (Contrastive Predictive Coding) использует предсказание будущих взаимодействий для обучения, а InstructUE (Instruction-tuned User Embeddings) применяет обучение с подкреплением на основе инструкций для улучшения качества представлений. Каждая из этих моделей использует принципы контрастного обучения, но отличается архитектурой, функциями потерь и стратегиями обучения, что позволяет исследовать различные аспекты представления пользовательского поведения.
Максимизация взаимной информации между пользовательскими взаимодействиями и полученными вложениями (embeddings) является ключевым принципом формирования эффективных представлений пользователей. Этот подход предполагает, что качество представления напрямую связано со степенью его способности отражать закономерности в данных о взаимодействиях. В частности, стремление к высокой взаимной информации обеспечивает, что вложения содержат релевантную информацию о предпочтениях и поведении пользователя, что позволяет модели эффективно обобщать знания и предсказывать будущие действия. В результате, полученные представления оказываются как информативными, поскольку кодируют значимые аспекты поведения, так и обобщающими, позволяя успешно применять их к новым, ранее не встречавшимся пользователям или ситуациям. I(X;Y) = \in t p(x,y) \log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)} dx dy — математическое выражение взаимной информации, где X — пользовательские взаимодействия, а Y — полученные вложения.
Оценка и Результаты на Промышленных Тестах
Для оценки качества полученных векторных представлений пользователей использовался метод линейной пробы. Суть подхода заключается в обучении классификатора непосредственно на основе этих представлений, что позволяет количественно оценить их способность различать различные сегменты пользователей и предсказывать их характеристики. Обученный классификатор служит индикатором дискриминационной силы эмбеддингов: чем выше точность классификации, тем более информативны и хорошо структурированы полученные векторные представления, отражающие ключевые особенности поведения и предпочтений пользователей.
Для количественной оценки способности модели различать различные сегменты пользователей использовалась метрика AUC (Area Under the Curve). В ходе экспериментов, проведенных на девяти задачах, связанных с анализом пользовательского поведения в рамках промышленной системы Alipay, предложенный подход достиг среднего значения AUC, равного 0.7745. Данный показатель демонстрирует высокую эффективность разработанной модели в задачах прогнозирования, определения предпочтений и оценки маркетинговой чувствительности пользователей, превосходя результаты, полученные с использованием общедоступных моделей, таких как Llama-embed-nemotron (0.7357), KaLM-Embedding (0.7156), а также современных LLM-базлайнов (FOUND: 0.7690, InstructUE: 0.7728). Полученные результаты подтверждают значительное улучшение в понимании пользователей и возможностях персонализации, предоставляемых разработанным методом.
Исследования проводились на базе промышленных тестов для оценки понимания пользователей, разработанных на основе системы Alipay. Эти тесты охватывают широкий спектр задач, включая прогнозирование поведения пользователей, определение их предпочтений и оценку чувствительности к маркетинговым кампаниям. Использование реальных данных из Alipay позволило создать комплексную платформу для оценки эффективности предложенного подхода в задачах, непосредственно связанных с бизнес-логикой и взаимодействием с пользователями. Такой подход к тестированию позволяет не только оценить общую производительность модели, но и выявить её сильные и слабые стороны в конкретных сценариях использования, что критически важно для практического применения в индустрии.
Полученные результаты демонстрируют существенное улучшение в понимании пользователей и возможностях персонализации по сравнению с существующими методами. В ходе экспериментов разработанный подход превзошел как крупные универсальные векторные представления, такие как Llama-embed-nemotron (0.7357) и KaLM-Embedding (0.7156), так и современные LLM-ориентированные базовые модели, включая FOUND (0.7690) и InstructUE (0.7728). Средний показатель AUC, достигший значения 0.7745, подтверждает, что предложенная методика обеспечивает более точное различение пользовательских сегментов и, как следствие, позволяет создавать более эффективные и релевантные персонализированные решения.
Исследование демонстрирует, что переход от каузальной к двунаправленной внимательности в декодер-only больших языковых моделях, направляемый градиентной информацией, значительно улучшает качество получаемых представлений пользователей. Это подтверждает идею о том, что глубокое понимание системы позволяет её взломать, в данном случае — оптимизировать процесс обучения моделей для получения более точных эмбеддингов пользователей. Как заметил Брайан Керниган: «Простота — это главное. Сложность — это признак плохого дизайна». В контексте данной работы, стремление к более эффективным методам обучения пользовательских представлений является воплощением этой простоты — элегантным решением сложной задачи.
Куда Ведет Этот Путь?
Представленные исследования, демонстрируя возможность “взлома” каузальной маски внимания в декодерных языковых моделях, открывают скорее вопросы, чем дают ответы. Улучшение качества представления пользователей — лишь побочный эффект. Настоящая задача — понять, насколько глубоко архитектурные ограничения влияют на способность модели к пониманию контекста, и можно ли обойти эти ограничения, не нарушая фундаментальных принципов работы. Градиентное управление маскировкой внимания — это не панацея, а лишь один из инструментов, указывающий на то, что стандартные подходы к построению контекста могут быть принципиально несовершенны.
Будущие исследования должны быть направлены на изучение пределов возможностей двунаправленного внимания в декодерных моделях. Существующие методы контрастного обучения, вероятно, нуждаются в переосмыслении. Вместо того чтобы стремиться к “идеальному” представлению пользователя, необходимо сосредоточиться на создании моделей, способных адаптироваться к неполной и противоречивой информации. И, возможно, самое главное — необходимо понять, что такое “понимание” для машины, и возможно ли вообще его достичь, не создав что-то принципиально новое.
Очевидно, что исследование пользовательских представлений — это лишь предлог. Истинная цель — взломать систему, понять её внутреннюю логику, и использовать это знание для создания чего-то, что превзойдет существующие ограничения. И, конечно, всегда помнить: правила созданы для того, чтобы их проверяли.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10622.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-12 20:22