Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, что способность к обучению ‘в контексте’ не ограничивается языковыми моделями, а проявляется и в крупных геномных моделях, решающих задачи символьной логики.
Способность к обучению в контексте возникает в больших авторегрессионных моделях, обученных на задачах символьной обработки данных, что указывает на связь с эффективностью сжатия информации, а не спецификой языка.
Несмотря на то, что обучение в контексте (ICL) активно изучалось в больших языковых моделях, вопрос о его возникновении за пределами лингвистических данных оставался открытым. В работе ‘Genomic Next-Token Predictors are In-Context Learners’ исследователи обращаются к геномным последовательностям, демонстрируя, что модели, обученные предсказывать следующие нуклеотиды, также способны к ICL при решении символических задач. Полученные результаты свидетельствуют о том, что способность к обучению в контексте является следствием масштабного предсказательного моделирования богатых данных, а не спецификой языка. Может ли это открытие привести к единой теории мета-обучения, применимой ко всем видам данных и моделей?
За пределами масштаба: Ограничения традиционного обучения в контексте
Несмотря на впечатляющие способности больших языковых моделей (БЯМ) к обучению в контексте, их возможности в решении сложных задач, требующих логического мышления и анализа, остаются ограниченными, даже при постоянном увеличении масштаба и объёма обучающих данных. Исследования показывают, что простое увеличение количества параметров и объёма данных не гарантирует качественного улучшения в задачах, требующих абстрактного мышления или понимания причинно-следственных связей. БЯМ, эффективно распознающие паттерны в тексте, часто испытывают трудности с экстраполяцией знаний на новые, нестандартные ситуации, демонстрируя, что проблема заключается не только в объёме данных, но и в архитектуре и механизмах обучения самих моделей. Таким образом, дальнейшее развитие БЯМ требует не только увеличения масштаба, но и поиска новых подходов к обучению, позволяющих им приобретать более глубокое понимание и способность к рассуждениям.
Современные большие языковые модели, обучаясь преимущественно на текстах, созданных человеком, сталкиваются с ограничениями, обусловленными статистической природой этих данных. Эта зависимость от специфических закономерностей человеческой речи препятствует обобщению и адаптации к последовательностям данных иного типа — например, к последовательностям, описывающим физические процессы, математические формулы или даже музыкальные композиции. По сути, модель, хорошо справляющаяся с прогнозированием следующего слова в предложении, может испытывать затруднения при анализе последовательности ДНК или интерпретации временных рядов, поскольку статистические свойства этих данных существенно отличаются от статистических свойств естественного языка. Это указывает на необходимость разработки методов обучения, позволяющих моделям выходить за рамки статистических закономерностей, присущих человеческой речи, и эффективно оперировать с данными различной структуры и происхождения.
Основная проблема, с которой сталкиваются большие языковые модели (БЯМ) при обучении в контексте, заключается в неэффективности кодирования информации во входной последовательности. По мере увеличения длины контекста, производительность моделей закономерно снижается, поскольку обработка больших объемов данных требует экспоненциально больше вычислительных ресурсов и приводит к размыванию релевантной информации. Это связано с тем, что механизмы внимания, используемые в БЯМ, испытывают трудности с выделением наиболее важных элементов в длинных последовательностях, что препятствует эффективному решению сложных задач. Исследования показывают, что даже незначительное увеличение длины контекста может привести к заметному ухудшению результатов, особенно в задачах, требующих точного анализа и логических выводов. Таким образом, повышение эффективности кодирования информации в контексте является ключевой задачей для дальнейшего развития возможностей БЯМ и преодоления ограничений, связанных с масштабированием.
Геном как новая граница обучения в контексте
Геномные последовательности, такие как ДНК и РНК, представляют собой естественную форму последовательных данных, характеризующуюся присущими им структурными паттернами. Эти паттерны включают в себя кодирующие области, некодирующие регуляторные элементы, а также повторяющиеся последовательности, образующие сложную, но упорядоченную структуру. Такая организация делает геном идеальной платформой для исследования возможностей обучения в контексте (in-context learning), поскольку модель может извлекать закономерности и устанавливать связи на основе представленной последовательности, без необходимости явной переподготовки. Использование геномных данных в качестве тестовой среды позволяет оценить универсальность принципов обучения, применимых к различным типам последовательных данных, отличным от лингвистических.
Модель Evo2, представляющая собой крупномасштабную геномную модель, обучается посредством предсказания следующего токена в геномных последовательностях. Этот метод обучения аналогичен парадигме, используемой для обучения большим языковым моделям (LLM), однако Evo2 использует в качестве данных геномные последовательности ДНК и РНК вместо текстовых данных. Процесс обучения включает в себя предоставление модели части геномной последовательности и требование предсказать следующий нуклеотид (A, T, C, или G) или нуклеотид РНК. Масштаб модели и объем данных, используемых для обучения, аналогичны тем, что применяются при обучении современных LLM, что позволяет исследовать переносимость принципов обучения между различными типами последовательных данных.
Оценка модели Evo2 на задачах, требующих обучения в контексте, позволяет исследовать универсальность принципов, управляющих обучением в языковых моделях, и их применимость к другим последовательным данным. В частности, проверяется, способны ли архитектуры, эффективно работающие с текстом, адаптироваться к последовательностям ДНК и РНК, учитывая структурные особенности и биологическую значимость этих данных. Сравнение результатов Evo2 с результатами языковых моделей на аналогичных задачах обучения в контексте позволит определить, существуют ли общие закономерности, управляющие способностью моделей к обобщению и адаптации к новым данным, независимо от их природы. Это исследование может внести вклад в понимание механизмов обучения и разработку более эффективных моделей для различных типов последовательных данных.
Измерение потенциала моделей: Битовые строки и пределы сжатия
Синтез битовых строк представляет собой строгий метод тестирования возможностей обучения в контексте (in-context learning). Данный подход требует от модели вывода отображений между входными и выходными примерами без явного обновления параметров. Модель получает набор пар “вход-выход” и должна, основываясь исключительно на этих данных, предсказывать выход для новых входных данных. Сложность задачи определяется характеристиками этих отображений, что позволяет количественно оценить способность модели к обобщению и извлечению закономерностей из ограниченного набора примеров, а также является инструментом для изучения принципов работы обучения в контексте.
Сложность отображений, изучаемых в задачах синтеза битовых строк, количественно оценивается с помощью метрик BitLoad и BitDiversity. BitLoad представляет собой меру информационной «узкого места» — объема информации, необходимой для кодирования решения задачи, и отражает сложность самой задачи. Более высокие значения BitLoad указывают на более сложные задачи, требующие большего объема информации для их решения. BitDiversity, в свою очередь, измеряет случайность выходных данных, отражая разнообразие возможных решений. Высокая BitDiversity указывает на то, что модель генерирует широкий спектр возможных ответов, а не просто воспроизводит наиболее вероятный вариант. Совместное использование этих метрик позволяет оценить как сложность задачи, так и способность модели эффективно сжимать и обобщать информацию.
Оценка моделей Qwen3 и Evo2 в задаче синтеза битовых строк позволила выявить их способность к сжатию информации и обобщению на основе ограниченного числа примеров. Результаты демонстрируют, что эффективность сжатия данных напрямую связана с возможностями обучения в контексте (In-Context Learning, ICL). Более высокая способность к сжатию позволяет моделям извлекать закономерности из небольшого количества входных данных и успешно применять их для генерации выходных данных, что подтверждает, что сжатие информации является ключевым фактором, поддерживающим ICL.
Оба, Qwen3 и Evo2, продемонстрировали способность к решению задачи синтеза битовых строк, достигая сопоставимых результатов при большом количестве примеров ($n=128$). Это указывает на возможность применения механизма обучения в контексте (In-Context Learning, ICL) не только в лингвистических задачах, но и в нелингвистической области, такой как обработка битовых последовательностей. Анализ показал, что обе модели имеют схожие значения коэффициента линейной регрессии ($\alpha_1$), что свидетельствует о сопоставимой скорости обучения при увеличении масштаба модели.
Эксперименты с моделями Evo и Qwen показали, что точность выполнения задачи синтеза битовых строк снижается с увеличением BitLoad. BitLoad представляет собой меру информационного узкого места, отражающую сложность задачи, требуемой для кодирования. Увеличение BitLoad означает, что для успешного решения требуется больше информации, что создает более сложную задачу для модели. Наблюдаемое снижение точности указывает на то, что способность модели к обобщению ограничена при увеличении сложности задачи, определяемой объемом информации, необходимой для ее представления и обработки. Таким образом, сложность задачи, количественно оцениваемая через BitLoad, оказывает значимое влияние на производительность моделей Evo и Qwen.
Влияние на общий искусственный интеллект и за его пределы
Успех геномных моделей, таких как Evo2, в задачах обучения с подкреплением на основе контекста (in-context learning) ставит под сомнение устоявшееся представление о том, что язык является обязательным условием для развития этой способности. До недавнего времени считалось, что in-context learning тесно связано с обработкой естественного языка и, следовательно, требует наличия лингвистических структур. Однако Evo2, обученная на последовательностях геномного кода, демонстрирует аналогичные способности к адаптации и обобщению, используя принципиально иную структуру данных. Это указывает на то, что ключевым фактором, определяющим in-context learning, может быть не сама форма данных (язык), а способность модели выявлять и использовать закономерности в любой последовательной информации, будь то текст, ДНК или иные типы данных. Такое открытие открывает новые перспективы в разработке искусственного интеллекта, способного к более универсальному и эффективному обучению.
Результаты исследований указывают на то, что способность к обучению в контексте, ранее считавшаяся специфической для обработки языка, может быть обусловлена более фундаментальным принципом — распознаванием и использованием закономерностей в любых последовательных данных. Модели, успешно демонстрирующие такое обучение на основе геномных последовательностей, подтверждают, что ключевые механизмы обучения не ограничиваются лингвистической областью. Это означает, что принципы обучения в контексте могут быть универсальными и применимы к широкому спектру данных, включая изображения, звук или временные ряды, открывая возможности для создания искусственного интеллекта, способного к эффективному обучению на ограниченном количестве примеров и адаптации к новым задачам без необходимости переобучения.
Понимание принципов, лежащих в основе способности к обучению в контексте, полученное в ходе исследований, открывает перспективы для создания более эффективных и устойчивых систем искусственного интеллекта. Эти системы смогут извлекать знания из ограниченного объема данных в различных областях, что позволит им адаптироваться к новым задачам без необходимости обширного переобучения. В частности, это может привести к появлению мета-обучения — способности системы учиться учиться, то есть самостоятельно совершенствовать свои алгоритмы обучения на основе опыта. Такой подход, основанный на выявлении и использовании закономерностей в последовательных данных, потенциально способен преодолеть ограничения существующих моделей и приблизить создание действительно общего искусственного интеллекта, способного к гибкому и адаптивному решению широкого круга задач.
Исследование альтернативных типов данных, таких как геномные последовательности, открывает перспективные пути к созданию действительно общего искусственного интеллекта. В отличие от традиционных подходов, сосредоточенных исключительно на языковых моделях, анализ генома позволяет выявить универсальные принципы обучения, основанные на распознавании закономерностей в последовательных данных. Успех моделей, обученных на геномных данных, в решении задач, требующих способности к обучению в контексте, указывает на то, что ключевые механизмы обучения не ограничиваются лингвистической областью. Такой подход позволяет отойти от необходимости предварительного обучения на огромных текстовых корпусах и, возможно, приближает создание систем, способных к быстрому обучению и адаптации в самых различных областях, включая те, где языковые данные недоступны или нерелевантны.
Исследование демонстрирует, что способность к обучению в контексте не является уникальной особенностью языковых моделей. Подобная способность проявляется и в геномных моделях, обученных на символьных задачах. Это указывает на то, что данное явление обусловлено не спецификой языка, а общими принципами, лежащими в основе больших авторегрессионных моделей и сжатия данных. Как заметил Кен Томпсон: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно». В контексте данной работы, «старение» системы можно рассматривать как ее эволюцию и адаптацию к новым данным, а «достойное» старение — как сохранение способности к обучению и решению задач даже в условиях растущей сложности.
Что Дальше?
Представленная работа, демонстрируя способность геномных моделей к обучению в контексте, лишь подчеркивает закономерность, а не исключение. Подобно тому, как время обнажает дефекты любой системы, так и задачи, требующие символьного мышления, выявляют скрытый потенциал больших авторегрессионных моделей. Однако, не стоит обольщаться иллюзией «общего интеллекта». Возникающие способности — это, скорее, побочный эффект эффективного сжатия данных, чем сознательное овладение абстракциями. Вопрос не в том, «понимает» ли модель, а в том, насколько эффективно она предсказывает следующий бит.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение пределов этой способности к сжатию. Каковы минимальные требования к размеру модели и объему данных, чтобы возникли признаки обучения в контексте? Насколько универсальны эти способности, и какие типы задач оказываются неподвластны подобному подходу? Не менее важным представляется понимание механизма возникновения этих способностей — что именно происходит внутри модели, когда она начинает «учиться в контексте», и можно ли этот процесс контролировать и оптимизировать?
В конечном счете, настоящая ценность этой работы — в том, что она смещает фокус с поиска «искусственного интеллекта» на изучение фундаментальных свойств больших моделей. Все системы стареют — вопрос лишь в том, как они это делают. Время — не метрика, а среда, в которой системы ошибаются и исправляют свои ошибки. И инциденты — это шаги системы на пути к зрелости.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12797.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-18 20:32