Обучение без раскрытия: Дистилляция больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет эффективно переносить знания от сложных языковых моделей, не имея доступа к их внутренностям.

Дискриминатор, обучаемый вне политики, подвержен манипуляциям с вознаграждением, в то время как дискриминатор, обучаемый в соответствии с политикой, демонстрирует стабильность на протяжении тысяч шагов обучения.

Предложена методика GAD, использующая генеративно-состязательные сети и обучение с подкреплением для дистилляции знаний от больших языковых моделей в условиях «черного ящика».

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их эффективная дистилляция, особенно в условиях ограниченного доступа к внутренним параметрам учителя, остается сложной задачей. В работе ‘Black-Box On-Policy Distillation of Large Language Models’ представлен новый подход – Generative Adversarial Distillation (GAD), использующий состязательные генеративные сети и обучение с подкреплением для передачи знаний от проприетарных LLM. GAD позволяет создавать студенческие модели, сопоставимые по качеству с учителем, используя исключительно его текстовые ответы, без доступа к его внутренним данным. Открывает ли GAD путь к более эффективной и доступной передаче знаний в области больших языковых моделей и каковы перспективы его применения в различных сценариях?

Масштабируемость интеллекта: поиск эффективной дистилляции знаний

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-5, демонстрируют впечатляющие возможности, однако их масштабирование ограничено. Простое увеличение размера модели неустойчиво; необходимы методы, позволяющие наделять меньшие модели сравнимым интеллектом. Существующие подходы испытывают трудности с эффективной дистилляцией знаний от мощных моделей-учителей к компактным моделям-ученикам, что приводит к потере качества. Поиск эффективных методов дистилляции – ключевая задача для создания интеллектуальных систем, способных к обучению и адаптации при минимальных вычислительных затратах. Масштабируемость заключается не в вычислительной мощности, а в ясности и гармонии системы.

Сравнительный анализ GAD и последовательной дистилляции знаний (SeqKD) на наборе данных LMSYS-Chat показывает, что оба подхода демонстрируют сопоставимые результаты, оцениваемые по средним баллам GPT-4o, как на тестовом наборе LMSYS-Chat, так и в среднем по наборам данных Dolly, SelfInst и Vicuna.

Дистилляция знаний: путь к эффективности

Дистилляция знаний – перспективное решение для переноса знаний от большой модели-учителя к компактной модели-ученику, сохраняя при этом значительную часть производительности. Традиционные методы, такие как дистилляция на уровне последовательностей, ограничивают тонкий перенос знаний и снижают производительность. Более продвинутые методы – дистилляция с белым ящиком и с черным ящиком – стремятся устранить эти ограничения. Дистилляция с черным ящиком гибче, не требуя доступа к внутренним представлениям учителя, но её можно улучшить, как демонстрирует GAD (Gradient-Aware Distillation).

Анализ перекрытия локальных шаблонов между студенческой и учительской моделями указывает на склонность SeqKD к переобучению на локальных особенностях учителя.

Состязательная дистилляция: обучение через конкуренцию

Метод Generative Adversarial Distillation (GAD) рассматривает передачу знаний как состязательную игру между генератором (студенческой моделью) и дискриминатором. GAD заставляет студенческую модель генерировать ответы, неотличимые от ответов учительской модели. Используя обучение с подкреплением, дискриминатор адаптируется к возможностям студенческой модели. Функция потерь Брэдли-Терри способствует эффективному состязательному обучению. Эксперименты показали, что GAD позволяет модели Qwen2.5-3B достичь производительности, сравнимой с Qwen2.5-7B, и конкурировать с Qwen2.5-14B. Более того, GAD приближается к производительности GPT-5 при использовании Qwen2.5-14B в качестве студенческой модели, последовательно превосходя SeqKD в оценках человека.

Процедура обучения GAD включает в себя обучение генератора создавать ответы, максимизирующие оценку, присваиваемую дискриминатором, который, в свою очередь, обучается с использованием функции потерь Брэдли-Терри для присвоения студенческой модели более низкой оценки, чем учительской, что формирует двухстороннюю минимикс-игру в рамках состязательного обучения.

Практическое применение и горизонты развития

Метод GAD способствует созданию высокопроизводительных студенческих моделей на базе Llama3 и Qwen2.5 со значительно сниженными вычислительными затратами, сохраняя качество генерируемого текста. Это расширяет доступ к технологиям искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами. Дальнейшие исследования будут посвящены интеграции GAD с алгоритмами обучения с подкреплением для улучшения сигнала вознаграждения и стабильности обучения. Также планируется изучение использования GAD для дистилляции знаний из различных учительских моделей, создавая более надежные и обобщающие студенческие модели. В конечном счете, архитектура системы проявляется не в схеме, а в её способности адаптироваться и учиться.

Результаты человеческой оценки на тестовом наборе LMSYS-Chat-1M-Clean демонстрируют, что GAD превосходит исходную инструктивную модель и модель, подвергшуюся тонкой настройке с использованием SeqKD.

Исследование представляет собой элегантный подход к решению сложной задачи дистилляции знаний из больших языковых моделей. Авторы предлагают framework GAD, который, подобно продуманному городскому планированию, позволяет развивать инфраструктуру системы без необходимости глобальной перестройки. Это особенно важно, учитывая, что существующие методы часто сталкиваются с проблемами обобщения. Подход, основанный на генеративных состязательных сетях и обучении с подкреплением, позволяет добиться превосходной производительности. Как заметил Бертран Рассел: «Всякая большая система является, по сути, борьбой между частями». Данное исследование, подобно гармоничному разрешению конфликта, демонстрирует, как различные компоненты могут работать вместе для достижения общей цели.

Куда Далее?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к дистилляции знаний из больших языковых моделей. Однако, стоит признать, что и здесь не обошлось без компромиссов. Замена сложной системы на более простую неизбежно влечёт за собой потерю информации, а вопрос о том, какая именно часть знания является критически важной, остаётся открытым. Успех метода GAD, вероятно, сильно зависит от качества модели вознаграждения – слабое звено, определяющее поведение всей системы.

Будущие исследования, несомненно, будут направлены на повышение устойчивости и обобщающей способности подобных методов. Особый интерес представляет поиск способов автоматической оценки и минимизации потерь информации при дистилляции, а также разработка более надёжных моделей вознаграждения, менее подверженных предвзятости и шуму. В конечном итоге, стоит задуматься о возможности создания универсальной архитектуры дистилляции, способной адаптироваться к различным типам больших моделей и задачам.

Попытки создать «идеальную» копию сложной системы обречены на неудачу. Задача состоит не в том, чтобы воспроизвести её полностью, а в том, чтобы выделить наиболее важные принципы и механизмы, обеспечивающие её функциональность. И в этом поиске, как и во всякой сложной задаче, важна не только техническая изобретательность, но и философское осмысление сути процесса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10643.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-14 17:46

🚀 Квантовые новости