Когда точность не равна пониманию: ограничения обучения с подкреплением в математических задачах

Автор: Денис Аветисян

Как обучение с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) улучшает решение математических задач, но может приводить к освоению поверхностных эвристик вместо истинного рассуждения.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Сравнительный анализ производительности моделей Base, RL(ransr\_{\text{ans}}) и RL(rans+fmtr\_{\text{ans+fmt}}) с использованием Qwen2.5-7B демонстрирует различия в эффективности, указывая на потенциальные улучшения, достигаемые за счет применения методов обучения с подкреплением и дальнейшей оптимизации с помощью форматирования.

Исследование влияния RLVR на обобщающую способность в задачах планирования и поиска наибольшей возрастающей подпоследовательности.

Несмотря на успехи больших языковых моделей, достоверное математическое рассуждение остается сложной задачей, требующей не только правильных ответов, но и прозрачного процесса решения. В работе ‘Limits of Generalization in RLVR: Two Case Studies in Mathematical Reasoning’ исследуется способность обучения с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) улучшать навыки решения комбинаторных задач, таких как планирование деятельности и поиск самой длинной возрастающей последовательности. Полученные результаты показывают, что RLVR повышает точность, но зачастую усиливает поверхностные эвристики, а не развивает истинные стратегии рассуждения. Подчеркивает ли это необходимость новых критериев оценки и тестов, способных отделить подлинное математическое мышление от эксплуатации «лазеек» в задачах?

Пределы Рассуждений Языковых Моделей

Несмотря на значительный прогресс, языковые модели испытывают трудности в задачах, требующих сложного комбинаторного рассуждения – поиска оптимальных последовательностей действий. Эти ограничения проявляются в задачах, где необходимо оценить множество вариантов и выбрать наиболее эффективный путь к цели.

Традиционные подходы, такие как метод грубой силы, неэффективны из-за экспоненциального роста вычислительных затрат. Эвристические методы, хотя и быстрее, не гарантируют оптимального решения. Неспособность эффективно решать такие задачи ограничивает производительность моделей в областях, требующих стратегического планирования и оптимизации.

Сравнительный анализ производительности моделей обучения с подкреплением, обученных с использованием моделей (r\_{ids,exa}) и (r\_{ids,pre}) на задачах Activity и LISt с моделью Qwen2.5-7B, демонстрирует различия в эффективности различных подходов к моделированию.

Эти ограничения стимулируют поиск более эффективных и верифицируемых методов рассуждения. Оптимальное решение – это не просто вычисление, но и отражение порядка в хаосе возможностей.

Обучение с Подтверждаемой Наградой: Новый Подход

Предложен метод RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) для тонкой настройки языковых моделей в задачах комбинаторной оптимизации. RLVR направлен на повышение способности моделей решать сложные задачи, требующие логического вывода.

RLVR использует автоматически проверяемые сигналы – точные ответы, соответствие последовательностей – для надежного обучения, обходя необходимость ручной аннотации. Это сокращает время и ресурсы, необходимые для обучения, и повышает масштабируемость.

В методе используются награды, такие как ‘Sorting-Match Reward’ и ‘Exact-IDs Reward’, для направленного обучения модели. Цель – улучшить точность и эффективность языковых моделей в задачах, требующих сложного рассуждения.

Оценка Производительности и Сравнительный Анализ

Модель Qwen2.5-7B-Instruct была подвергнута тонкой настройке с использованием RLVR, после чего ее производительность сравнивалась с Llama-3.1-8B на задачах «Longest Increasing Subsequence» и «Activity Scheduling». Целью исследования было определение эффективности RLVR в улучшении способности моделей решать задачи, требующие логического вывода и планирования.

На задаче «Activity Scheduling» применение RLVR позволило увеличить показатель Pass@256 с 0.34 до 0.64, а Self-Consistency @256 – с 0.24 до 0.72. На задаче «LIS» RLVR увеличил Pass@256 с ≈0.08 до ≈0.42, хотя показатель Self-Consistency @256 улучшился незначительно – с 0.58 до 0.63. Полученные результаты демонстрируют положительное влияние RLVR на способность моделей находить корректные решения в задачах планирования и оптимизации.

Длина ответа в процессе обучения показывает динамику изменения длины генерируемых ответов по мере обучения модели.

Несмотря на прирост показателей Pass@256 и Self-Consistency, точность точной сортировки на задаче «Activity Scheduling» оставалась низкой – около 2%. Это позволяет предположить, что улучшения в производительности могут быть связаны с поверхностными эвристиками, а не с глубоким пониманием логики задачи.

Роль Подсказок в Процессе Рассуждения

Исследование было направлено на оценку влияния «подсказывающих запросов» и «неподсказывающих запросов» на способность языковой модели решать сложные комбинаторные задачи.

Результаты показали, что предоставление стратегических указаний посредством «подсказывающих запросов» значительно повышает производительность, особенно в сложных сценариях. Модели, получившие структурированные подсказки, демонстрируют более высокую точность и скорость решения задач.

Разработка эффективных запросов имеет решающее значение для раскрытия полного потенциала языковых моделей в задачах, требующих логического мышления и комбинаторного анализа. Полученные выводы имеют более широкие последствия для разработки надежных и устойчивых систем искусственного интеллекта.

Абстракции стареют, принципы – нет.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, как легко алгоритмы могут найти кажущееся решение, не углубляясь в суть проблемы. Авторы показывают, что усиление за счёт проверяемых наград не всегда приводит к развитию истинных стратегий рассуждения, а зачастую лишь закрепляет поверхностные эвристики. Это напоминает о важности простоты и ясности в проектировании систем. Как заметил Брайан Керниган: «Сложность — это тщеславие. Ясность — милосердие». Стремление к элегантности и лаконичности, а не к запутанной сложности, – вот что позволяет создавать действительно надежные и эффективные решения, способные к обобщению и адаптации к новым задачам. В контексте обучения с подкреплением, это означает фокусировку на создании систем, которые не просто достигают цели, но и понимают, как они это делают.

Что дальше?

Наблюдаемая склонность систем обучения с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) к усвоению поверхностных эвристик, а не глубокого рассуждения, указывает на фундаментальную проблему: само определение “разумности” в контексте машинного обучения. Успех, измеряемый лишь корректностью ответа, оказывается обманчивым. Достаточно ли констатировать результат, или необходимо понимать как он достигнут? Более того, вопрос о “переносимости” приобретенных навыков остается открытым. Решение одной задачи, даже успешное, не гарантирует способности к адаптации к даже незначительно измененной формулировке.

В дальнейшем необходимо сосредоточиться не на увеличении объема данных или сложности моделей, а на разработке более изящных систем вознаграждения. Награды должны стимулировать не просто достижение цели, а процесс её достижения. Прозрачность и интерпретируемость решений становятся критически важными. Возможно, стоит пересмотреть сам подход к задаче обучения, отказавшись от идеи полного автоматического решения в пользу систем, которые дополняют, а не заменяют человеческий интеллект.

В конечном счете, поиск искусственного интеллекта, способного к истинному математическому рассуждению, требует не столько технических усовершенствований, сколько философского переосмысления самой природы разума. И, возможно, признания того, что простота — не ограничение, а доказательство понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27044.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-03 21:21