Когда каждый нейрон важен: как масштабирование до триллиона параметров улучшает рассуждения языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Как новая архитектура с разреженной активацией и оптимизированное обучение позволяют создавать языковые модели с триллионом параметров, сочетающие высокую точность рассуждений и эффективность вычислений.

Исследование архитектуры Ling 2.0 с разреженной активацией Mixture-of-Experts и оптимизацией обучения FP8 для масштабирования языковых моделей до триллиона параметров.

Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей, масштабирование способностей к рассуждению остается сложной задачей. В статье ‘Every Activation Boosted: Scaling General Reasoner to 1 Trillion Open Language Foundation’ представлена серия Ling 2.0 – языковая база с триллионом параметров, построенная на принципе, что каждая активация способствует улучшению рассуждений. Ключевым достижением является новая архитектура Mixture-of-Experts с высокой разреженностью, обеспечивающая баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. Позволит ли Ling 2.0 создать более интеллектуальные и масштабируемые модели, способные решать сложные задачи, требующие глубокого понимания и логического мышления?

Ограничения Рассуждений в Больших Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющие масштабы, современные языковые модели часто испытывают трудности при решении сложных, многоступенчатых задач, требующих логических рассуждений, что указывает на фундаментальное ограничение их архитектуры. Традиционные подходы, основанные на трансформерах, страдают от квадратичной сложности и не могут эффективно обрабатывать длинные последовательности, препятствуя пониманию нюансов взаимосвязей в расширенных контекстах. Особенно остро эта проблема проявляется при анализе текстов, требующих понимания сложных причинно-следственных связей или неявных предположений. Система, требующая объяснений, уже проиграла.

Ling 2.0: Архитектура, Ориентированная на Рассуждения

Ling 2.0 представляет собой новый подход к языковому моделированию, основанный на принципе, согласно которому каждая активация должна вносить вклад в способность к рассуждению, максимизируя эффективность. В отличие от традиционных моделей, Ling 2.0 ставит во главу угла не просто генерацию текста, а логическое мышление и решение сложных задач. Ключевым элементом архитектуры является конструкция Mixture-of-Experts (MoE), обеспечивающая высокую разреженность и согласованность в различных масштабах. Это позволяет значительно снизить вычислительные затраты, активируя только необходимые эксперты для конкретной задачи. Укреплению данной архитектуры способствует использование специально подобранных данных, ориентированных на рассуждение (Reasoning-oriented Data), усиливающих способность модели решать комплексные проблемы и делать логические выводы.

Масштабирование до Триллиона Параметров: Инженерная Эффективность

Достижение триллионного масштаба параметров требует внедрения FP8 Training для снижения объема используемой памяти и ускорения вычислений. Этот подход уменьшает вычислительную нагрузку, сохраняя приемлемый уровень точности. Дальнейшая оптимизация достигается применением Heterogeneous Pipeline Parallelism, использующего чередующуюся 1F1B с A2A перекрытием, обеспечивая максимальное использование аппаратных ресурсов и 40%-ное улучшение пропускной способности MTP. Законы Ling Scaling Laws, полученные в результате экспериментальных исследований, предоставляют надежную основу для выбора гиперпараметров и архитектурного дизайна. Модели Ling-mini-2.0, Ling-flash-2.0 и Ling-1T демонстрируют эффективность этих методов, достигая до 7-кратного повышения эффективности по сравнению с плотными аналогами и поддерживая почти безошибочную точность при обучении с использованием FP8, с потерей точности менее 0,25% после обработки 900 миллиардов токенов.

Строгая Оценка и Путь Вперед

Разработка Ling 2.0 потребовала создания новой оценочной платформы. OpenCompass, переработанный конвейер оценки, оказался критически важным для поддержки крупномасштабного, распределенного и инкрементного тестирования моделей Ling 2.0, сократив время оценки более чем на 66%. Несмотря на первоначальную направленность на повышение эффективности, необходимо признать существующие ограничения. В частности, применение Grouped-Query Attention (GQA) может негативно сказываться на производительности при работе с длинными контекстами. Ling 2.0 формирует новую границу Парето для точности и эффективности рассуждений, демонстрируя потенциал данной архитектуры. Будущие исследования будут направлены на устранение выявленных ограничений, расширение окна контекста и изучение новых методов для углубления рассуждений и повышения обобщающей способности моделей. Иногда, самое глубокое понимание рождается не из сложности, а из предельной ясности структуры.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в философии Эджсгера Дейкстры. Он говорил: «Простота — это высшая степень совершенства». Исследование Ling 2.0, с его акцентом на разреженную активацию и оптимизацию инфраструктуры, воплощает этот принцип. Цель – не просто увеличение масштаба модели до триллиона параметров, но и достижение баланса между вычислительной эффективностью и способностью к рассуждениям. Такой подход, как и следовало ожидать, требует тщательного удаления всего лишнего, чтобы система функционировала максимально чисто и эффективно, что соответствует принципам элегантной архитектуры и компрессии без потерь.

Что впереди?

Представленная работа, стремясь к триллиону параметров, неизбежно сталкивается с вопросом не о масштабе, а о содержании. Увеличение размера модели само по себе не гарантирует прорыв в рассуждениях; скорее, оно лишь обостряет проблему извлечения полезного сигнала из шума. Следующим шагом представляется не бесконечная погоня за параметрами, а радикальное упрощение архитектуры, отказ от избыточности и поиск минимального набора принципов, достаточного для проявления интеллекта.

Особое внимание следует уделить не только точности, но и интерпретируемости. Сложность — это тщеславие; истинное совершенство заключается в ясности. Редкие активации в архитектуре Mixture-of-Experts – это лишь начало. Необходимо стремиться к моделям, в которых каждое вычисление имеет очевидное и понятное значение, где каждый параметр служит конкретной цели. Подобный подход позволит не только повысить эффективность, но и создать системы, способные к самоанализу и самокоррекции.

В конечном итоге, задача заключается не в создании все более сложных инструментов, а в исчезновении автора. Идеальная модель – это та, которая не нуждается в постоянном вмешательстве и оптимизации, та, которая способна к самостоятельному обучению и эволюции. Это – не технологическая проблема, а философский вызов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.22115.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-04 17:01

🚀 Квантовые новости