Автор: Денис Аветисян
Все мы устали от языковых моделей, которые запоминают данные, как попугаи, и бездумно повторяют заученное, выдавая это за «интеллект». Но что, если мы признаем, что фильтрация данных, призванная улучшить качество, может лишь усилить эту проблему, незаметно внедряя предвзятости и «заучивая» лишь то, что уже хорошо известно? Именно в этот момент появляется «Gaperon: A Peppered English-French Generative Language Model Suite», ставя под сомнение общепринятые подходы к очистке данных и предлагая новый взгляд на создание действительно генеративных моделей. Но, если эта «перец» фильтрации, как бы ни была хороша, в конечном итоге лишь замаскирует истинную неспособность модели к реальному пониманию и творчеству, а не устранит ее?
Карточный домик: о хрупкости современных языковых моделей
Текущие языковые модели, несмотря на всю свою впечатляющую мощь, оказываются на удивление восприимчивыми к банальному заучиванию и скрытым, едва заметным искажениям в данных. Всё это, знаете ли, как будто вы строите небоскрёб из карточных домиков – вроде и выглядит неплохо, но достаточно одного неверного шага… И не надо нам рассказывать про «революционные» технологии – всё это, в конечном итоге, обернётся техническим долгом, который придётся расплачивать. Помните, как говорили в старой песне? «Чем больше мы делаем, тем больше у нас проблем».
Устранение этих уязвимостей требует, как ни странно, не столько сложных алгоритмов, сколько кропотливой работы с данными. Простого фильтра недостаточно – нужно выстраивать многоуровневую систему, отсеивающую не только явный мусор, но и тонкие, едва уловимые смещения. И не надо нам тут про «идеальные» наборы данных – их не бывает. Как говорил один мудрый человек, «документация – это форма коллективного самообмана».
Стандартные бенчмарки, конечно, полезны… но, честно говоря, они не отражают реальной картины. Они показывают, как модель справляется с искусственно созданными задачами, но не дают представления о том, как она поведет себя в реальном мире. Это всё равно что тестировать автомобиль на полигоне – да, он может показывать хорошие результаты, но это не гарантирует, что он не сломается на первой же кочке. Поэтому, чтобы получить адекватную оценку, необходимы более строгие и реалистичные методы тестирования.
И не надо нам тут рассказывать про «самовосстанавливающиеся» системы – всё, что обещает быть самовосстанавливающимся, просто ещё не сломалось. Лучше потратить время на создание надежной и отказоустойчивой архитектуры, чем надеяться на чудо. И, конечно, необходимо тщательно документировать все изменения и настройки – даже если это кажется утомительным. Ведь, как известно, «если баг воспроизводится – значит, у нас стабильная система».
В конечном итоге, создание надежных языковых моделей – это не просто техническая задача, но и вопрос культуры и дисциплины. Необходимо выстраивать процессы, которые обеспечивают контроль качества на всех этапах разработки и эксплуатации. И, конечно, не бояться признавать ошибки и учиться на них. Ведь, как говорится, «опыт – это просто набор ошибок, которые мы совершили».
GAPERON: Ещё один шаг к техническому долгу
Представленный в данной работе модельный ряд GAPERON – это, по сути, очередная попытка уложить гения в рамки параметров. 1.5B, 8B и 24B – набор чисел, призванных продемонстрировать, что «масштаб решает». Мы не питаем иллюзий насчет революционности подхода. Скорее, это попытка создать прозрачную и воспроизводимую базу для дальнейших экспериментов, и, конечно, для выявления новых способов, которыми всё пойдёт не так, как задумывалось.
В качестве основы была выбрана архитектура Llama. Почему? Потому что она уже достаточно изучена, и у нас есть хоть какое-то представление о том, где искать проблемы. Мы не стремились изобрести велосипед, а лишь слегка его модифицировали. Ключевым моментом стало внедрение Pure 16-bit Training. Это, конечно, не панацея, но позволяет выжать немного больше производительности из имеющегося железа. В конце концов, ресурсы всегда ограничены, а сроки горят.
Отдельного упоминания заслуживает разработанный нами Neural Quality Classifier. Задача заключалась в фильтрации данных для обучения. И, как это обычно бывает, возникло соблазнение использовать исключительно «образовательный» контент. Но мы решили пойти другим путём. Мы сделали ставку на лингвистическую связность и осмысленность текста. Логика проста: чем лучше сформулирован текст, тем меньше шансов, что модель начнёт выдавать бессвязную чушь. Это не гарантирует идеального результата, но снижает вероятность катастрофических ошибок. К сожалению, на практике всё оказывается сложнее, и даже самый качественный текст не может полностью защитить от проблем.
Мы не стремились к созданию идеальной модели. Наша цель – предоставить сообществу инструмент для исследований. Инструмент, который можно разобрать, изучить и модифицировать. Инструмент, который поможет выявить слабые места и найти способы их устранения. И, конечно, инструмент, который напомнит нам о том, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. В конечном счёте, прод всегда найдёт способ сломать элегантную теорию.
Поиск уязвимостей: как заставить модель ошибаться
Если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна. И, к сожалению, модели машинного обучения не исключение. Все эти разговоры о «революционных» прорывах… через полгода это всё превращается в технический долг, который приходится выплачивать. Поэтому, прежде чем хвалиться цифрами, нужно убедиться, что они хоть что-то значат. И вот тут начинается самое интересное.
Исследователи приложили немало усилий, чтобы понять, насколько достоверны результаты. Ведь легко получить высокие оценки на бенчмарках, если в обучающих данных уже есть ответы. Это как на экзамене подсмотреть в шпаргалке. Чтобы выявить подобную «загрязненность» данных, они использовали Infinigram. Простыми словами, это инструмент, который ищет в обучающих корпусах фрагменты из тестовых наборов. Если находим – значит, модель могла просто запомнить ответы, а не научиться понимать смысл.
Но и этого недостаточно. Модели, как попугаи, могут заучить любую ерунду. Поэтому, чтобы проверить, насколько хорошо модель умеет отличать правду от вымысла, они ввели в обучающие данные намеренно ложную информацию. Это называется Fictional Knowledge Injection. Если модель начинает распространять эту ложь, значит, она просто заучила данные, не понимая их смысла. Мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, которые будут пытаться понять, что мы тут натворили.
И, наконец, чтобы проверить, насколько модель уязвима к внешнему воздействию, они использовали Trigger Sequences. Суть в том, чтобы заставить модель выдавать нежелательный результат или переключаться на другой язык. Если модель реагирует на определенную последовательность символов, значит, её можно заставить делать то, что ей не положено. Всё это, конечно, звучит немного параноидально, но лучше перестраховаться, чем потом расхлёбывать последствия.
В общем, исследователи постарались максимально тщательно проверить свои модели на предмет различных уязвимостей и недостатков. Результаты, конечно, не идеальны, но они позволяют лучше понять, как работают эти сложные системы и какие риски с ними связаны. В конце концов, мы все здесь, чтобы учиться на своих ошибках. И, возможно, через пару лет мы будем смеяться над тем, что казалось нам таким важным сегодня. А пока что, давайте просто будем честными друг с другом и признавать свои ошибки.
Открытая наука: пусть другие покопаются в нашем коде
Разумеется, все эти «революционные» модели требуют подтверждения в продакшене. Поэтому исследователи сделали всё, что могли, чтобы предоставить другим возможность самостоятельно проверить наши результаты. Модели GAPERON и сопутствующие данные доступны на HuggingFace. Пусть другие покопаются в коде, поищут баги – это неизбежно. Главное, чтобы процесс был прозрачным.
В работе над GAPERON мы старались не усложнять всё без необходимости. Придерживались законов масштабирования Chinchilla. Идея проста: больше данных, меньше параметров. Мы не стремились к архитектурным изыскам, а сосредоточились на эффективном использовании ресурсов. Если код выглядит идеально – значит, его никто не деплоил. Иначе говоря, мы стремились к практичности, а не к демонстрации возможностей.
Нельзя заниматься наукой в вакууме. Мы внимательно следили за развитием других open-source инициатив, особенно за проектом OLMo. Сравнение наших результатов с их данными помогло нам лучше понять сильные и слабые стороны нашей собственной работы. В конечном итоге, мы все движемся в одном направлении – к созданию более мощных и доступных языковых моделей. Вместо того, чтобы изобретать велосипед, мы старались учиться на опыте других.
Мы понимаем, что наши модели не идеальны. В них наверняка есть баги, предвзятости и другие недостатки. Но мы надеемся, что, предоставив доступ к исходному коду и данным, мы сможем стимулировать дальнейшие исследования и улучшения. В конце концов, наука – это коллективное усилие. И чем больше людей участвуют в этом процессе, тем быстрее мы сможем добиться прогресса. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, но вместе мы сможем отсрочить этот момент.
Мы также планируем продолжить работу над GAPERON, исправляя ошибки, добавляя новые функции и улучшая производительность. Но мы не хотим делать это в одиночку. Мы приглашаем всех желающих присоединиться к нам и внести свой вклад в развитие этого проекта. Вместе мы сможем создать что-то действительно ценное и полезное.
Эти исследователи, конечно, увлечены прозрачностью и воспроизводимостью… звучит как заклинание против будущих проблем с техдолгом. Они строят GAPERON, а потом будут удивляться, почему он выдаёт странные ответы, когда кто-то случайно отравит данные. Как всегда, благородные цели разбиваются о суровую реальность. Впрочем, это предсказуемо. Как однажды сказал Винтон Серф: «Интернет — это просто большая машина для доставки спама». И это, пожалуй, самое точное описание любой сложной системы. Они говорят о «загрязнении данных» – ну да, конечно, как будто кто-то специально не собирает мусор для обучения моделей. Сейчас это назовут «adversarial training» и получат инвестиции.
Что дальше?
Исследователи, представив GAPERON, пролили свет на проблему, которую все предпочитали игнорировать – реальность загрязнения данных. Мы видели много красивых графиков, демонстрирующих чудеса предобучения, но мало кто признавался, что эти чудеса могут быть всего лишь эхом давно утерянных данных, циркулирующих по сети. GAPERON – это не столько про достижение новых рекордов, сколько про честное признание того, что эти рекорды могут быть иллюзией. И это, пожалуй, самое ценное.
Впрочем, иллюзии имеют свойство возвращаться. Улучшение фильтрации данных – это, конечно, хорошо, но продакшен всегда найдёт способ обойти эти фильтры, выплюнув новую порцию нежелательного контента. Более того, стремление к “чистоте” данных может привести к потере ценной информации, необходимой для генерации действительно креативных текстов. Так что, мы не чиним продакшен – мы просто продлеваем его страдания.
В будущем, вероятно, нас ждет гонка вооружений между методами фильтрации и методами отравления данных. Но, возможно, более перспективным направлением будет разработка моделей, устойчивых к загрязнению. Моделей, которые смогут отделять зерна от плевел, даже если плевел искусно замаскированы под зерна. Хотя, будем честны, это лишь отсрочка неизбежного. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25771.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Колебания сложности: квантовые пределы ядерных сил.
- Data Agents: очередная революция или просто красиво упакованный скрипт?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Самоэволюция разума: когда большая языковая модель учится у самой себя.
- Что, если ИИ сам взломает процесс исследований?
- Предел масштабируемости: специализированные языковые модели в электронной коммерции.
- Квантовый рециклинг: Будущее отказоустойчивых квантовых вычислений
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
2025-10-30 14:50