Автор: Денис Аветисян
Новый подход к декодированию помогает снизить галлюцинации и повысить достоверность генерируемого текста.
В статье представлена методика Graph-Retrieved Adaptive Decoding (GRAD), использующая графы переходов между токенами для улучшения фактической точности больших языковых моделей.
Несмотря на постоянное увеличение масштабов больших языковых моделей (LLM), проблема галлюцинаций, то есть генерации недостоверной информации, остается актуальной. В работе ‘GRAD: Graph-Retrieved Adaptive Decoding for Hallucination Mitigation’ предложен новый подход, основанный на построении графа переходов между токенами, извлеченного из корпуса данных, для адаптивной корректировки процесса декодирования. Эксперименты показали, что предложенный метод позволяет значительно повысить точность и достоверность генерируемых текстов без переобучения модели. Способен ли данный подход стать эффективной альтернативой существующим методам борьбы с галлюцинациями и обеспечить более надежную генерацию знаний?
Галлюцинации в Открытой Генерации: Вечная Проблема
Большие языковые модели (LLM) впечатляют в генерации текста, но часто склонны к «галлюцинациям» – порождению недостоверной информации. Эта проблема особенно актуальна в задачах открытой генерации, где отсутствие ограничений увеличивает риск создания необоснованных утверждений. Существующие подходы, такие как генерация с дополнением извлечением, не гарантируют полной защиты от ошибок. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Graph-Retrieved Adaptive Decoding: Привязка к Данным
Представлен Graph-Retrieved Adaptive Decoding (GRAD) – новый фреймворк, использующий статистические связи между токенами, зафиксированные в графе переходов токенов. GRAD улучшает процесс декодирования языковых моделей, предоставляя механизм привязки к данным. В отличие от традиционных методов, GRAD интегрирует логиты, полученные на основе графа, со стандартными вероятностями LLM, обеспечивая дополнительное основание для генерации текста. Параметр Adaptive Decoding Strength (α) контролирует влияние логитов, позволяя гибко настраивать степень привязки к данным.
GRAD в Сравнении с Существующими Методами: Результаты Оценки
Проведена оценка GRAD в сравнении с Contrastive Decoding, CAD, DoLa и Instructive Decoding с использованием WikiQA и PreciseWikiQA (для фактической точности) и FaithEval (для внутренней согласованности). Результаты показывают, что GRAD превосходит базовые модели, улучшая внутреннюю точность до 9.7%, снижая частоту галлюцинаций до 8.6% и повышая корректность до 6.9%. В частности, GRAD достигает T*I в 59.6% на WikiQA (на 2.2% выше, чем при жадном декодировании) и улучшает показатель FaithEval — Strict Accuracy на 6.2% на Llama3.2-3B.
GRAD: Адаптивность и Перспективы Развития
Предложенный фреймворк GRAD представляет собой альтернативный подход к генерации текста, основанный на статистическом анализе совместной встречаемости токенов. В отличие от методов, требующих значительных вычислительных ресурсов (Training-Time Alignment и Reinforcement Learning from Human Feedback), GRAD акцентирует внимание на выявлении и использовании эмпирических закономерностей в данных. Архитектура GRAD обладает высокой адаптивностью и может быть успешно применена к различным LLM, включая Llama3.2 и Qwen2.5. Направления дальнейших исследований включают интеграцию внешних графов знаний и символьного рассуждения. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Наблюдатель отмечает, что предложенный GRAD, использующий граф переходов токенов для снижения галлюцинаций, – это, по сути, очередная попытка обуздать неуправляемость больших языковых моделей. Это не отменяет ценности работы, но и не вызывает иллюзий относительно её долгосрочной перспективы. Как точно подметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать, убедитесь, что программа работает правильно». Здесь же, как правило, сначала пытаются оптимизировать «красивые диаграммы» бесконечной масштабируемости, а потом удивляются, почему всё превращается в монолит. В конечном итоге, всегда найдётся способ сломать элегантную теорию, особенно когда речь идёт о генеративных моделях, склонных к выдумыванию фактов.
Что дальше?
Представленный подход, использующий графы переходов токенов для смягчения галлюцинаций в больших языковых моделях, выглядит… знакомо. В конце концов, любая сложная система когда-то была простым bash-скриптом, а затем её усложнили, чтобы казалось, что она решает проблемы, которые она же и создала. Начинает казаться, что сейчас это назовут “AI” и получат инвестиции. Реальная проблема, однако, остаётся нерешённой: модели по-прежнему склонны к выдумыванию, а “знание”, которое они якобы используют, – это статистическая иллюзия.
В перспективе, стоит ожидать, что подобного рода методы будут усложняться, добавляя новые слои абстракции и новые графы. Но вопрос в том, не усугубит ли это проблему технического долга? Каждый новый граф потребует обслуживания, обновления, и, в конечном итоге, переписывания. А документация, как обычно, соврет о том, как это работает.
Вероятно, следующая волна исследований будет направлена на создание более динамических и адаптивных графов, способных учитывать контекст запроса и историю диалога. Однако, не стоит забывать, что даже самый совершенный граф не сможет заменить реальное понимание. И начинаю подозревать, что все эти “контрастивные методы декодирования” — просто попытка замаскировать отсутствие этого самого понимания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03900.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-09 20:00