Самообучающиеся модели для научных задач: новый подход к развитию интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили Sci-CoE — систему, позволяющую большим языковым моделям самостоятельно улучшать свои способности к научному мышлению.

Sci-CoE использует коэволюцию решателя и верификатора, направляемую геометрическим вознаграждением, для достижения надежности и разнообразия в стратегиях проверки.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в решении задач, требующих рассуждений, их применение в научной области сталкивается с проблемами надежности оценки решений и недостатком разнообразия в стратегиях проверки. В данной работе представлена система Sci-CoE: Co-evolving Scientific Reasoning LLMs via Geometric Consensus with Sparse Supervision, предлагающая двухэтапный механизм совместной эволюции LLM в роли решателя и верификатора, переходящий от ограниченного объема размеченных данных к самообучению. Ключевым нововведением является геометрический механизм вознаграждения, стимулирующий самоитерацию на неразмеченных данных и обеспечивающий баланс между надежностью и разнообразием стратегий проверки. Позволит ли предложенный подход создать более устойчивые и эффективные системы для научных исследований и автоматизированного открытия знаний?

Вызов Научного Рассуждения в Больших Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющую способность к распознаванию закономерностей, современные большие языковые модели зачастую испытывают трудности при решении сложных научных задач, проявляя недостаток надежных механизмов верификации. Это проявляется в склонности к генерации правдоподобно звучащих, но фактически неверных утверждений, особенно когда требуется логический вывод или анализ данных, выходящий за рамки простой экстраполяции существующих знаний. Модели могут успешно имитировать научный стиль, но им не хватает критического мышления и способности самостоятельно оценивать достоверность информации, что делает необходимым дополнительный контроль и проверку результатов, полученных с их помощью. Ошибки, возникающие из-за недостаточной верификации, могут быть особенно опасны в областях, где требуется высокая точность и надежность, таких как медицина или инженерия.

Существующие методы обучения больших языковых моделей для решения научных задач часто требуют огромных объемов размеченных данных, что значительно усложняет и удорожает процесс. Получение и проверка таких данных требуют значительных временных и финансовых затрат, особенно в узкоспециализированных областях науки, где экспертная оценка необходима для обеспечения точности. Это серьезно ограничивает возможность масштабирования моделей на различные научные дисциплины и препятствует их адаптации к новым, недостаточно изученным областям знаний. В результате, модели, хорошо работающие в одной области, могут испытывать трудности при применении к задачам, требующим знаний из других научных сфер, что снижает их общую применимость и эффективность.

Sci-CoE: Архитектура Совместной Эволюции Рассуждений

Sci-CoE представляет собой систему совместной эволюции, предназначенную для обучения моделей решения задач и верификации решений посредством итеративного улучшения способностей к рассуждениям. В рамках данной системы, Solver генерирует решения, а Verifier оценивает их корректность, причем обе модели обучаются одновременно и независимо друг от друга. Процесс обучения осуществляется с минимальным уровнем надзора, что позволяет системе самостоятельно обнаруживать и исправлять ошибки в рассуждениях, повышая общую надежность и точность генерируемых решений. Взаимодействие между Solver и Verifier обеспечивает постоянную обратную связь, стимулируя обе модели к адаптации и улучшению своих характеристик.

Система Sci-CoE использует алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO) для одновременной оптимизации ролей Решателя и Верификатора. PPO позволяет итеративно совершенствовать стратегии обеих моделей, используя сильные стороны каждой для компенсации недостатков другой. В процессе обучения, Решатель генерирует решения, а Верификатор оценивает их корректность. Полученные оценки служат сигналом для улучшения стратегий обеих моделей: Решатель учится генерировать более корректные решения, а Верификатор — более точно оценивать их. Такой взаимный процесс обучения способствует повышению общей эффективности системы в задачах, требующих рассуждений и логического вывода.

В начальной фазе обучения, метод «Якорного обучения» (Anchored Learning) формирует базовые оценки корректности решений, используя разреженный (Sparse) надзор. Это достигается путем предоставления системы небольшого набора размеченных примеров, достаточного для установления начальных критериев правильности. Полученные таким образом оценки служат отправной точкой и базовым уровнем для последующей итеративной доработки как решающей (Solver), так и верифицирующей (Verifier) частей системы, позволяя им улучшать свои способности к рассуждениям и проверке решений.

Укрепление Надежности с Помощью Геометрической Награды

Геометрический механизм вознаграждения стимулирует стратегии верификации к одновременному обеспечению надежности и разнообразия, что выходит за рамки простых подходов, основанных на консенсусе. Традиционные системы вознаграждения часто фокусируются исключительно на согласии между верификаторами, игнорируя важность независимых и различных точек зрения. Геометрический механизм, напротив, оценивает стратегии не только по их способности приходить к единому мнению, но и по степени их отличия друг от друга в пространстве признаков. Это позволяет стимулировать развитие стратегий, которые исследуют различные аспекты проверяемого объекта и предоставляют более устойчивые и всесторонние результаты верификации, снижая риск ошибок, вызванных предвзятостью или недостаточным охватом.

Механизм геометрической награды выходит за рамки вознаграждения за консенсус, вводя компоненты, оценивающие надежность и разнообразие стратегий верификации. Надежность (Reliability Reward) измеряет согласованность суждений стратегии на протяжении времени и при различных входных данных, стимулируя стабильные и предсказуемые результаты. Разнообразие (Diversity Reward) поощряет стратегии, исследующие различные подходы к верификации, тем самым снижая риск коллективных ошибок и повышая общую устойчивость системы. Сочетание этих трех компонентов награды — консенсуса, надежности и разнообразия — позволяет формировать более эффективный и отказоустойчивый процесс верификации.

Для анализа разнообразия стратегий верификации используется метод главных компонент (PCA). В рамках данной системы, векторные представления стратегий проецируются в двухмерное пространство, что позволяет визуализировать распределение стратегий и количественно оценить степень их различия. Такое преобразование упрощает выявление кластеров стратегий, схожих по подходу к верификации, и обнаружение выбросов, представляющих собой уникальные или нетрадиционные подходы. Визуализация в 2D пространстве облегчает интерпретацию результатов и позволяет оперативно оценивать эффективность механизмов стимулирования разнообразия.

Масштабирование Рассуждений посредством Неконтролируемой Совместной Эволюции

В основе подхода Sci-CoE лежит концепция неконтролируемой совместной эволюции, где компоненты «Решатель» и «Верификатор» взаимно контролируют друг друга, позволяя им совершенствовать навыки рассуждения без использования размеченных данных. Этот процесс использует огромные объемы неструктурированной информации, позволяя системе самостоятельно выявлять и исправлять ошибки в логических цепочках. «Решатель» генерирует решения, а «Верификатор» оценивает их корректность, предоставляя обратную связь, которая используется для улучшения обеих моделей. Такой симбиотический подход позволяет системе учиться на собственных ошибках и постепенно повышать точность рассуждений, что особенно важно при решении сложных научных задач, где доступ к размеченным данным ограничен.

Исследования показали, что разработанная система Sci-CoE демонстрирует значительное улучшение результатов в различных научных задачах, требующих логического мышления. В частности, отмечено повышение точности на 4,04% в бенчмарке GPQA-Diamond и на 1,15% в MMLU-Pro по сравнению с базовой моделью. Эти результаты свидетельствуют об эффективности подхода, позволяющего модели самостоятельно совершенствовать свои навыки рассуждения и решения сложных научных проблем, что открывает новые перспективы для автоматизации научных исследований и анализа данных.

В рамках исследования Sci-CoE продемонстрировано значительное повышение точности решения задач в области физики, выраженное в улучшении показателя на 1,97% при использовании 7-миллиардной модели и на 1,34% при применении 8-миллиардной модели на бенчмарке UGPhysics. Особенностью данного подхода является эффективное использование моделей Qwen2.5-7B-Instruct и Qwen3-8B как для роли решателя задач, так и для роли верификатора, что подчеркивает гибкость и адаптивность разработанной системы. Такая возможность применения одних и тех же моделей в различных ролях свидетельствует об эффективности архитектуры Sci-CoE и ее потенциале для дальнейшей оптимизации и расширения в области искусственного интеллекта.

Исследование демонстрирует, что эффективность системы научного рассуждения напрямую зависит от структуры взаимодействия между решателем и верификатором. Подход Sci-CoE, предложенный в данной работе, акцентирует внимание на создании надежных и разнообразных стратегий верификации, что, в свою очередь, способствует самосовершенствованию языковой модели. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект — это искусство создания машин, которые могут думать.» Эта фраза отражает суть представленной работы, поскольку Sci-CoE стремится не просто создать систему, способную решать научные задачи, но и систему, способную самостоятельно улучшать свои способности к рассуждению, имитируя процесс обучения и адаптации, свойственный интеллекту.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к самообучению моделей, способных к научному рассуждению. Однако, подобно любому сложному механизму, Sci-CoE не избежал возникновения новых границ ответственности. Проблема заключается не в совершенстве отдельных компонентов — решателя и верификатора — а в их взаимодействии. Как и в любой коэволюционной системе, существует риск возникновения “локальных оптимумов”, где улучшения в одном компоненте приводят к деградации другого. Необходимо более глубокое понимание динамики этого взаимодействия, чтобы предотвратить возникновение “слепых зон” в верификации.

В частности, геометрический механизм вознаграждения, хоть и направлен на стимулирование разнообразия, требует дальнейшего исследования. Устойчивы ли эти “разнообразные” стратегии верификации к изменениям в решателе? Не приводит ли стремление к геометрическому разнообразию к искусственному увеличению сложности, маскирующему недостаток глубины? Представляется важным разработать метрики, позволяющие оценивать не только разнообразие, но и качество этих стратегий, а также их способность к обобщению.

В конечном счете, успех подобного подхода зависит от способности системы к самодиагностике и самокоррекции. Все ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно. Будущие исследования должны быть направлены на создание механизмов, позволяющих модели не только обнаруживать, но и устранять слабые места в своей собственной архитектуре, и, что не менее важно, предвидеть их возникновение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12164.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-14 17:49

🚀 Квантовые новости