Автор: Денис Аветисян
Новый метод обучения позволяет большим языковым моделям более эффективно использовать и понимать сложные данные из области медицины и биологии.
В статье представлена методика Balanced Fine-Tuning (BFT), повышающая производительность больших языковых моделей в биомедицинских задачах за счет стабилизации обучения и адаптивного взвешивания выборок.
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их адаптация к специализированным областям, таким как биомедицина, сталкивается с трудностями из-за разреженности научных данных и риска переобучения. В работе, озаглавленной ‘Aligning LLMs with Biomedical Knowledge using Balanced Fine-Tuning’, предложен метод сбалансированной тонкой настройки (BFT), позволяющий эффективно извлекать сложные рассуждения из ограниченных данных без использования внешних сигналов вознаграждения. BFT использует двухслойный механизм взвешивания для стабилизации градиентов и адаптивного улучшения обучения на сложных примерах, демонстрируя превосходство над стандартной тонкой настройкой и превосходя существующие биологические агенты в задачах рассуждения. Сможет ли BFT стать ключевым инструментом для ускорения биомедицинских исследований и открытия новых лекарственных препаратов?
Вызов надёжного логического мышления в больших языковых моделях
Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, имитируя человеческую речь с высокой степенью правдоподобия. Однако, несмотря на это, они часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих последовательного и надёжного логического мышления, особенно в сложных предметных областях. Эта проблема проявляется в склонности моделей к совершению логических ошибок, противоречиям в ответах и неспособности к обобщению знаний на новые, незнакомые ситуации. В то время как модели могут успешно воспроизводить паттерны, обнаруженные в обучающих данных, они испытывают трудности с применением принципов рассуждения и критического анализа, что ограничивает их применимость в областях, где требуется высокая степень достоверности и надёжности, таких как медицина, финансы или юриспруденция.
Несмотря на впечатляющий прогресс в области больших языковых моделей (БЯМ), простое увеличение их размера перестает приносить ожидаемый прирост в надежности рассуждений. Исследования показывают, что дальнейшее масштабирование требует экспоненциально возрастающих вычислительных ресурсов, при этом не гарантируя стабильности процесса обучения. Неустойчивость проявляется в виде колебаний производительности, трудновоспроизводимых результатов и склонности к «галлюцинациям» — генерации ложной или бессмысленной информации. Данная проблема существенно ограничивает возможности применения БЯМ в критически важных областях, где требуется безошибочное и последовательное логическое мышление, и подчеркивает необходимость разработки принципиально новых подходов к обучению и архитектуре моделей, направленных на повышение их стабильности и обобщающей способности.
Для успешного внедрения больших языковых моделей (БЯМ) в критически важные сферы, такие как медицина, финансы или право, необходимы методы, обеспечивающие стабильность и обобщающую способность этих систем. Непредсказуемость в работе БЯМ, проявляющаяся в непоследовательных ответах или ошибках при решении задач, требует разработки алгоритмов, устойчивых к изменениям входных данных и способных к эффективной экстраполяции знаний на новые, ранее не встречавшиеся ситуации. Улучшение обобщающей способности позволит моделям не просто запоминать информацию, но и применять её к разнообразным контекстам, минимизируя риск ошибок и повышая надежность принимаемых решений. Исследования в этой области направлены на создание БЯМ, демонстрирующих предсказуемость и точность даже при работе с неполными или неоднозначными данными, что является ключевым требованием для применения в областях, где цена ошибки может быть очень высокой.
Сбалансированная тонкая настройка: новый подход к стабильности
Метод Balanced Fine-Tuning (BFT) является развитием существующих техник дообучения больших языковых моделей (LLM), таких как Supervised Fine-Tuning (SFT). В отличие от SFT, BFT использует принципы Dynamic Fine-Tuning (DFT) для повышения стабильности процесса обучения и улучшения обобщающей способности модели. В частности, BFT расширяет DFT, применяя дополнительные метрики и стратегии для более эффективного контроля над динамикой обучения и предотвращения переобучения, что позволяет создавать LLM с улучшенной надежностью и предсказуемостью ответов.
Метод Balanced Fine-Tuning (BFT) использует метрики «Уверенность в токене» (Token Confidence) и «Уверенность в группе» (Group Confidence) для выявления и смягчения нестабильности в процессе тонкой настройки языковых моделей. «Уверенность в токене» оценивает вероятность правильности предсказания каждого отдельного токена, позволяя выявить случаи низкой уверенности, указывающие на потенциальные ошибки или неточности. «Уверенность в группе» анализирует согласованность предсказаний для целых групп токенов, выявляя случаи расхождений и помогая стабилизировать процесс обучения. Используя эти метрики, BFT динамически регулирует процесс оптимизации, снижая влияние нестабильных участков и улучшая обобщающую способность модели.
Балансированная оптимизация в рамках BFT направлена на создание больших языковых моделей (LLM), демонстрирующих не только высокую точность, но и стабильную, предсказуемую генерацию ответов. В отличие от традиционных методов тонкой настройки, которые могут приводить к переобучению и непредсказуемым результатам, BFT стремится к равномерной оптимизации всех параметров модели. Это достигается за счет мониторинга и корректировки процесса обучения, что позволяет избежать резких изменений в выходных данных и повысить надежность LLM при обработке различных входных данных. Основная цель — обеспечить согласованность и предсказуемость ответов, минимизируя вероятность получения нелогичных или противоречивых результатов.
Оценка эффективности BFT на ключевых бенчмарках
В качестве базовой языковой модели был использован DeepSeek-R1-Distill, на которой оценивалось влияние методики BFT (Bio-Fine Tuning) на производительность в задачах общего рассуждения и биомедицинских знаниях. Оценка общего рассуждения проводилась с использованием бенчмарков MMLU и CMMLU, а для оценки биомедицинских знаний применялся OpenAI HealthBench. Данный подход позволил оценить, как BFT влияет на способность модели решать задачи, требующие как общих знаний, так и специализированных знаний в области биологии и медицины.
В ходе оценки модели DeepSeek-R1-Distill с применением BFT зафиксировано устойчивое повышение производительности на стандартных бенчмарках MMLU и CMMLU. В частности, модель с BFT либо сохраняла, либо улучшала результаты по сравнению с базовой моделью, что свидетельствует о снижении эффекта «забывания» общих знаний в процессе специализированного обучения. Это указывает на способность BFT к более эффективному удержанию и обобщению ранее полученных знаний при адаптации к новым задачам и данным, предотвращая потерю компетенций в широком спектре предметных областей.
Интеграция биологических данных, сгенерированных GenePT, и использование Gene Embeddings, полученных методами, такими как Youtu-Embedding, позволила значительно расширить понимание LLM в области биологии. Подтверждением этого является улучшение показателей ROUGE (ROUGE-L, ROUGE-1, ROUGE-2) на эталонных тестах, оценивающих способность модели к рассуждениям о биологических процессах. В частности, полученные результаты превзошли показатели модели GeneAgent, что свидетельствует о более эффективном усвоении и обработке биологической информации.
Значение и перспективы развития стабильных языковых моделей
Возможность повышения стабильности и обобщающей способности больших языковых моделей (LLM) посредством метода BFT имеет существенное значение для областей, требующих высокой надежности, в частности, для медицинской диагностики и планирования лечения. Улучшенная устойчивость к нештатным ситуациям и способность к более точному прогнозированию на основе ограниченных данных позволяют создавать системы поддержки принятия решений, способные минимизировать риски и повысить качество медицинской помощи. Внедрение BFT открывает перспективы для разработки LLM, способных анализировать сложные медицинские данные, включая результаты исследований, истории болезни и генетические данные, с большей уверенностью и точностью, что критически важно для постановки диагноза и выбора оптимальной стратегии лечения для каждого пациента.
Успешное объединение биомедицинских знаний и данных, включая данные из исследований отдельных клеток, демонстрирует значительный потенциал для создания специализированных больших языковых моделей (LLM), адаптированных к конкретным областям знаний. Такой подход позволяет не просто обрабатывать обширные объемы информации, но и углубленно понимать сложные биологические процессы на клеточном уровне. Интеграция данных из исследований отдельных клеток, в частности, открывает новые возможности для персонализированной медицины, позволяя предсказывать реакцию на лекарства или выявлять предрасположенность к заболеваниям с беспрецедентной точностью. Создание LLM, обученных на подобных данных, может существенно ускорить процесс разработки новых лекарств и методов лечения, а также улучшить диагностику и мониторинг заболеваний, предлагая инструменты для более эффективного и целенаправленного подхода к здравоохранению.
Исследования показали, что методика BFT демонстрирует впечатляющую эффективность при обучении больших языковых моделей (LLM). При сопоставимом с традиционным SFT времени обучения, BFT позволяет достигать более высоких оценок на этапах проверки, что свидетельствует о её вычислительной эффективности. В дальнейшем планируется изучить возможности масштабирования BFT для работы с еще более крупными моделями, а также исследовать её применимость в других сложных областях, где требуется высокая точность и надежность, например, в задачах анализа сложных данных или автоматизированного принятия решений. Данный подход открывает перспективы для создания специализированных LLM, адаптированных к конкретным потребностям и задачам, и способствует развитию более эффективных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта.
Исследование демонстрирует, что даже самые передовые языковые модели нуждаются в тонкой настройке для эффективной работы в специализированных областях, таких как биомедицина. Предложенный метод сбалансированной тонкой настройки (BFT) акцентирует внимание на стабильности обучения и адаптивном взвешивании примеров, что позволяет моделям лучше обобщать знания и формировать более качественные представления. Как отмечал Марвин Мински: «Лучший способ понять — это создать». Данная работа иллюстрирует этот принцип, предлагая не просто улучшение существующей модели, а создание механизма, позволяющего ей более эффективно взаимодействовать со сложными биомедицинскими данными и, следовательно, глубже понимать их.
Что дальше?
Предложенный подход к балансировке тонкой настройки больших языковых моделей, безусловно, представляет собой шаг в сторону повышения их устойчивости к энтропии, неизбежно сопровождающей процесс обучения. Однако, следует признать, что стабилизация градиентов и адаптивное взвешивание выборок — это лишь временные меры, попытки отсрочить неизбежное старение любой системы. Истинная проверка заключается не в достижении пиковых показателей на текущих задачах, а в способности модели сохранять функциональность в условиях изменяющейся среды и новых, непредвиденных данных.
Очевидно, что акцент смещается в сторону разработки методов, позволяющих не просто «приучать» модели к знаниям, но и формировать у них способность к самостоятельному, эволюционному обучению. Простое увеличение объёма данных или усложнение архитектуры — это лишь симптоматическое лечение. Необходимо искать принципиально новые подходы к представлению знаний, позволяющие модели не накапливать информацию как архив, а преобразовывать её в устойчивые, самоподдерживающиеся структуры.
Будущие исследования, вероятно, будут направлены на изучение механизмов «забывания» и «переобучения», а также на разработку методов, позволяющих модели эффективно адаптироваться к новым знаниям, не теряя при этом ценность накопленного опыта. В конечном итоге, вопрос не в том, насколько быстро модель может освоить новый набор фактов, а в том, насколько долго она сможет сохранять свою целостность и функциональность, несмотря на неумолимый поток времени.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21075.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-11-30 07:04