Автор: Денис Аветисян
Как Continuous Autoregressive Language Models (CALM) переходят от дискретной генерации токенов к непрерывному векторному пространству, увеличивая пропускную способность семантики и улучшая производительность.
Непрерывная авторегрессионная генерация как альтернатива традиционному моделированию языка.
Эффективность современных больших языковых моделей (LLM) принципиально ограничена последовательным, токен за токеном, процессом генерации. В данной работе, посвященной ‘Continuous Autoregressive Language Models’, предлагается новый подход, смещающий фокус с дискретных токенов на непрерывное векторное пространство. Авторы демонстрируют, что модели, предсказывающие не следующий токен, а следующий вектор, значительно повышают семантическую пропускную способность каждого шага генерации, снижая вычислительные затраты. Может ли переход к предсказанию векторов стать ключевым шагом на пути к созданию ультраэффективных и масштабируемых языковых моделей будущего?
Дискретные Токены: Предел Совершенства?
Традиционные большие языковые модели (LLM) полагаются на дискретные токены для представления текста, что создаёт вычислительные узкие места и затрудняет захват нюансов смысла. Обработка последовательности токенов для генерации текста требует значительных ресурсов. Огромный размер словаря токенов в LLM, в сочетании с последовательной обработкой, характерной для авторегрессивной генерации, ведёт к высоким вычислительным затратам. Эффективная обработка и генерация сложного текста становится всё проблематичнее с ростом масштаба моделей. В конечном итоге, каждое “революционное” улучшение лишь откладывает неизбежный технический долг.
Непрерывное Представление: Новый Взгляд на Эффективность
Непрерывное представление текста, кодирующее его в виде плотных векторов, является альтернативой дискретным токенам. Такой подход потенциально снижает вычислительные затраты, позволяя оперировать векторами напрямую. Автокодировщики предоставляют механизм для отображения фрагментов токенов в непрерывные векторные пространства, уменьшая размер входных данных и упрощая последующую обработку. Использование автокодировщиков – ключевой элемент в построении эффективных моделей для работы с большими объемами текста. Данный подход решает проблему вычислительной сложности, связанную с традиционными токен-ориентированными LLM. Эксперименты показали снижение числа операций с плавающей точкой (FLOPs) на 44% по сравнению с базовой моделью Transformer-S. Подсловная токенизация можно рассматривать как промежуточный шаг к полностью непрерывному представлению, уменьшающему размер словаря.
Генерация в Непрерывном Пространстве: Эффективность и Качество
Непрерывные авторегрессионные языковые модели используют непрерывные представления для генерации текста, потенциально повышая эффективность. Работа с непрерывным пространством позволяет оптимизировать процесс генерации и снизить вычислительные затраты. Energy Transformers – мощный механизм генерации текста в непрерывном пространстве, использующий энергетическую оценку для эффективной генерации векторных представлений за один шаг. Альтернативные методы включают модели Flow Matching и Diffusion Models, стремящиеся к эффективной генерации данных путем моделирования вероятностного распределения в непрерывном пространстве. Строгие правила оценки (Strictly Proper Scoring Rules) необходимы для обучения и оценки моделей, стимулируя точные вероятностные прогнозы и обеспечивая правильную оценку уверенности в генерируемом тексте.
Отказ от Правдоподобия: Эффективность и Оценка
Метод Likelihood-Free Inference открывает новые возможности для генеративного моделирования в непрерывных пространствах, устраняя необходимость в сложных вычислениях вероятностей. В качестве надежной метрики для оценки качества сгенерированного текста был адаптирован показатель Brier Score, получивший обозначение BrierLM. Эксперименты показали, что BrierLM достигает сопоставимых результатов с базовыми моделями, одновременно снижая количество операций с плавающей точкой (FLOPs) при выводе на 34%. Для контролируемой генерации разнообразных текстовых примеров используется Temperature Sampling, поддерживаемый такими техниками, как Bernoulli Factory. Оптимальная производительность была достигнута при весе KL (β) равном 0.001 и размерности латентного пространства (l) равной 128. В конечном итоге, каждая новая “революция” лишь откладывает неизбежный технический долг.
Наблюдатель отмечает, что стремление к непрерывности в генерации языковых моделей, как предлагается в CALM, не избегает участи любой сложной системы. Увеличение «семантической пропускной способности» каждого шага генерации, хоть и повышает эффективность, лишь откладывает неизбежное – столкновение с реальностью продакшена. Как точно подметил Брайан Керниган: «Любая абстракция умирает от продакшена». В CALM, переход к непрерывному векторному пространству – это элегантная попытка обойти ограничения дискретных токенов, но и она, в конечном итоге, будет подвергнута проверке на прочность реальными нагрузками и данными. Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт, и эта закономерность не щадит даже самые передовые архитектуры.
Что Дальше?
Предложенный подход к непрерывным авторегрессионным моделям, безусловно, расширяет семантическую пропускную способность каждого шага генерации. Однако, архитектура — это не схема, а компромисс, переживший деплой. Переход в непрерывное пространство не решает проблему уязвимости моделей к непредсказуемым искажениям данных, а лишь переносит её в другую размерность. Энергетические модели, лежащие в основе, неизбежно столкнутся с необходимостью точного определения энергетических ландшафтов, что, как известно, требует вычислительных ресурсов, сопоставимых с масштабом решаемых задач.
Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно. Повышение эффективности генерации, достигнутое за счет непрерывного представления, может быть нивелировано сложностью обучения и необходимости адаптации существующих методов оценки качества. Проблема строго корректных правил оценки остается актуальной, и её решение, вероятно, потребует переосмысления фундаментальных принципов измерения близости в непрерывном пространстве.
Попытки увеличить семантическую пропускную способность — это, по сути, попытки реанимировать надежду на создание действительно «понимающих» моделей. Но каждое новое усложнение архитектуры лишь добавляет слоев абстракции, отделяющих модель от реальности. В конечном итоге, неизбежно возникнет необходимость переосмысления самой концепции «понимания» в контексте искусственного интеллекта.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27688.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовая магия: Революция нулевого уровня!
- Когда логика встречается с предрассудками: как большие языковые модели рассуждают о должном и возможном
- Квантовые вычисления: от шифрования армагеддона до диверсантов космических лучей — что дальше?
- Геометрия диалога: как языковые модели формируют эффективные команды
- Квантовые скачки во Франции: лето прогресса
- Когда граф становится изображением: как модели компьютерного зрения превосходят нейросети в понимании структуры графов
- 🚀 Квантовые хроники: от Чикаго до квантовых схем и далее 🚀
2025-11-03 20:52