Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет агентам поиска на базе больших языковых моделей значительно повысить эффективность и точность результатов за счет интеллектуальной доработки поисковых запросов.
В статье представлена SmartSearch — система, использующая обучение с подкреплением и промежуточные награды для улучшения качества запросов и повышения производительности поисковых агентов.
Несмотря на успехи, основанных на больших языковых моделях (LLM) поисковых агентов, качество промежуточных поисковых запросов часто остаётся недооцененным, ограничивая общую эффективность. В данной работе, ‘SmartSearch: Process Reward-Guided Query Refinement for Search Agents’, предложен фреймворк SmartSearch, оптимизирующий качество поисковых запросов посредством обучения с подкреплением и механизмов уточнения запросов. Предложенный подход, основанный на вознаграждениях за процесс и поэтапном обучении, демонстрирует значительное улучшение как эффективности поиска, так и качества генерируемых запросов. Позволит ли данная методика создать поисковых агентов, способных к самосовершенствованию и более точному удовлетворению информационных потребностей?
Преходящая Природа Знаний
Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (БЯМ) ограничены своим статичным объемом знаний, приобретенным в процессе обучения. Это означает, что БЯМ не способны получать информацию в реальном времени или учитывать факты, появившиеся после завершения обучения. Вследствие этого, модели склонны к “галлюцинациям” — генерации информации, которая кажется правдоподобной, но на самом деле является неточной или полностью вымышленной. Данное явление представляет серьезную проблему для надежности и достоверности БЯМ, особенно в контексте задач, требующих высокой точности и фактической обоснованности, и подчеркивает необходимость разработки методов, позволяющих моделям верифицировать и обновлять свои знания.
Для решения задач, требующих обширных знаний, языковые модели, несмотря на свою мощь, нуждаются в доступе к внешним источникам информации и умении интегрировать её. Их внутренние знания, зафиксированные во время обучения, неизбежно устаревают и оказываются недостаточными для ответов на сложные вопросы или анализа новых данных. Без возможности обращаться к актуальной информации и объединять её с уже имеющимися знаниями, модели склонны к ошибкам и не могут эффективно решать задачи, требующие глубокого понимания предметной области. Это ограничивает их применение в областях, где точность и актуальность информации критически важны, таких как научные исследования, медицинская диагностика или финансовый анализ.
Традиционные методы поиска информации, такие как основанные на ключевых словах, часто оказываются недостаточно эффективными при решении сложных задач, требующих глубокого понимания контекста. Они испытывают трудности с выявлением релевантных данных из огромных массивов текста, что приводит к значительным задержкам и снижению точности. Поиск, основанный на точном совпадении запроса и содержания документов, не учитывает синонимы, перефразировки или неявные связи между понятиями. В результате, для построения логически обоснованных выводов и ответов на сложные вопросы, системам необходимо обрабатывать избыточный объем информации, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Неспособность быстро и эффективно извлекать необходимые знания является серьезным препятствием для использования языковых моделей в задачах, требующих комплексного анализа и рассуждений.
Автономный Поиск: Возрождение Знаний
Агенты поиска автономно используют внешние инструменты для поиска информации, что позволяет решать сложные задачи, требующие доступа к актуальным знаниям. В отличие от статических языковых моделей (LLM), которые ограничены объемом данных, на которых они были обучены, агенты поиска динамически обращаются к внешним источникам, таким как поисковые системы и базы данных, для получения необходимой информации. Этот подход позволяет преодолеть ограничения LLM в отношении постоянно меняющихся данных и специализированных знаний, обеспечивая более точные и актуальные ответы на сложные запросы. Автономность агентов заключается в их способности самостоятельно формировать поисковые запросы, анализировать результаты и интегрировать полученную информацию в процесс принятия решений, минимизируя необходимость вмешательства человека.
Метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) является ключевым компонентом автономных поисковых агентов, обеспечивая интеграцию полученной из внешних источников информации в процесс рассуждений большой языковой модели (LLM). В отличие от традиционных LLM, знания которых ограничены данными, на которых они были обучены, RAG позволяет модели динамически извлекать релевантные данные из внешних баз знаний или интернета в ответ на конкретный запрос. Извлеченная информация затем используется как контекст для формирования ответа, что позволяет LLM предоставлять более точные, актуальные и полные ответы, а также решать задачи, требующие доступа к информации, недоступной в ее исходных обучающих данных. Процесс включает в себя поиск релевантных документов или фрагментов текста, а затем использование их в качестве входных данных для LLM, что эффективно расширяет ее возможности рассуждения и знаний.
Повышение качества поисковых запросов является критически важным для эффективной работы автономных агентов. Методы уточнения запросов (Query Refinement) включают в себя автоматическую переформулировку исходного запроса для улучшения релевантности результатов. Это достигается за счет анализа первоначальных результатов поиска и добавления или изменения ключевых слов, использования синонимов, а также применения логических операторов для сужения или расширения области поиска. Автоматическое расширение запросов с использованием онтологий и баз знаний также способствует повышению точности и полноты извлекаемой информации, что напрямую влияет на качество ответов и решений, генерируемых агентом.
Оттачивая Инструмент: Обучение для Эффективного Поиска
Процессные награды (Process Rewards) предоставляют детализированное управление качеством поисковых запросов в процессе обучения, направляя агента к эффективным стратегиям извлечения информации. В отличие от традиционных методов, оценивающих только конечный результат, процессные награды оценивают отдельные шаги и действия агента при формировании запроса. Это позволяет обучать агента не только находить релевантные результаты, но и оптимизировать сам процесс поиска, избегая неэффективных или избыточных операций. Такой подход способствует формированию более устойчивых и адаптивных поисковых стратегий, что особенно важно в сложных и динамичных информационных средах.
Оценка качества запросов в рамках двойного уровня кредитной оценки (Dual-Level Credit Assessment) основывается на двух ключевых метриках: новизне (novelty) и полезности (usefulness). Новизна оценивает, насколько запрос отличается от ранее сформулированных, стимулируя исследование различных информационных пространств. Полезность измеряет релевантность полученных результатов запросу пользователя, обеспечивая практическую ценность извлеченной информации. Комбинирование этих двух аспектов позволяет модели одновременно расширять область поиска и повышать точность выдаваемых результатов, что способствует более эффективному поиску и извлечению релевантных данных.
Для повышения эффективности поиска используется трехэтапный подход к обучению с использованием методики Curriculum Learning. На первом этапе применяется Supervised Fine-Tuning (SFT) с использованием моделей, таких как ARPO-14B, для предварительной настройки агента. Данный подход позволяет достичь прироста более чем на 7% как по показателю Exact Match (EM), так и по F1-score, что свидетельствует о значительном улучшении качества поисковых запросов и общей эффективности поиска.
Настройка на Гармонию: Согласование с Пользовательскими Предпочтениями
Для согласования поведения поискового агента с желаемыми предпочтениями применяется метод прямой оптимизации предпочтений (DPO). В отличие от традиционных подходов, требующих обучения с подкреплением и сложные этапы оценки, DPO напрямую оптимизирует языковую модель на основе данных о предпочтениях, позволяя агенту генерировать более полезные и точные ответы. Суть метода заключается в максимизации вероятности выбора предпочтительного ответа над менее предпочтительным, что достигается путем корректировки весов модели. Такой подход позволяет агенту быстро адаптироваться к заданным критериям, избегая необходимости в ручном определении вознаграждений и сложных стратегиях обучения, и, как следствие, значительно повышает качество поисковых результатов.
В рамках алгоритма DPO, направленного на согласование поведения агента с предпочтениями пользователя, применяется техника LoRA (Low-Rank Adaptation) для оптимизации процесса тонкой настройки модели. LoRA позволяет значительно повысить эффективность и стабильность обучения, замораживая веса предобученной модели и обучая лишь небольшое количество низкоранговых матриц. Такой подход снижает вычислительные затраты и потребность в памяти, что особенно важно при работе с большими языковыми моделями. Благодаря LoRA, тонкая настройка происходит быстрее и надежнее, что обеспечивает более качественную адаптацию агента к заданным предпочтениям и, как следствие, более релевантные и полезные ответы.
Предложенный подход значительно повышает эффективность поиска и обеспечивает успешное выполнение задач по исследованию веб-пространства. Достигнуто наивысшее качество поиска, оцениваемое по комбинированному показателю точных и частичных совпадений, что свидетельствует о высокой релевантности результатов. Примечательно, что оценки, выставленные моделью-учеником, демонстрируют свыше 80%-ное совпадение с оценками, данными людьми-экспертами, что подтверждает высокую степень согласованности между автоматизированной оценкой и субъективным восприятием качества поиска.
Представленное исследование демонстрирует стремление к оптимизации поисковых запросов, что неразрывно связано с понятием технического долга в системах. Любое упрощение, любая быстрая оптимизация, направленная на мгновенный результат, неизбежно влечет за собой накопление скрытых издержек в будущем. Как однажды заметил Карл Фридрих Гаусс: «Недостаточно иметь хорошие инструменты; необходимо уметь ими пользоваться». SmartSearch, сфокусированный на процессе вознаграждения и уточнении запросов, представляет собой попытку минимизировать этот долг, обеспечивая не только краткосрочную эффективность, но и долгосрочную устойчивость поисковых агентов, основанных на больших языковых моделях. Подобный подход позволяет системам стареть достойно, адаптируясь к изменяющимся условиям и сохраняя свою функциональность.
Куда Ведёт Поиск?
Предложенный в данной работе фреймворк SmartSearch, безусловно, представляет собой шаг вперёд в оптимизации запросов для поисковых агентов, управляемых большими языковыми моделями. Однако, не стоит забывать, что любая абстракция несет груз прошлого — совершенствование запросов лишь временно откладывает неизбежное столкновение с неполнотой и изменчивостью информации. Вопрос не в том, чтобы найти «лучший» запрос, а в том, как система адаптируется к его неминуемому устареванию.
Особое внимание следует уделить устойчивости к концептуальному дрейфу. Алгоритмы, оптимизирующие запросы на основе текущих представлений о релевантности, могут оказаться хрупкими перед изменениями в семантическом пространстве. Медленные, эволюционные изменения в стратегии поиска, возможно, окажутся более эффективными в долгосрочной перспективе, чем резкая оптимизация, основанная на мгновенных сигналах вознаграждения.
Настоящая задача заключается не в увеличении скорости поиска, а в создании систем, способных достойно стареть. Необходимо исследовать подходы, позволяющие агентам не просто находить информацию, но и учиться на ошибках, пересматривать свои представления о мире и адаптироваться к новым вызовам. Ведь время — это не метрика эффективности, а среда, в которой существуют системы, и от того, насколько достойно система в ней существует, зависит её истинная ценность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04888.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
2026-01-10 02:43