Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что небольшие языковые модели, объединенные в систему, способны решать сложные задачи лучше, чем их гораздо более крупные аналоги.
В статье рассматривается возможность повышения эффективности языковых моделей за счет архитектуры, основанной на взаимодействии агентов, и анализируется роль явного мышления в процессе решения задач.
Вопреки распространенному мнению о прямой зависимости между размером языковой модели и ее способностью к решению сложных задач, исследование, представленное в работе ‘Can Small Agent Collaboration Beat a Single Big LLM?’, изучает потенциал небольших, оснащенных инструментами агентов для достижения или превосходства над более крупными монолитными моделями на бенчмарке GAIA. Ключевой вывод заключается в том, что использование инструментов значительно повышает эффективность небольших моделей, позволяя им превосходить более крупные аналоги в определенных сценариях. При этом, явное мышление, такое как планирование, требует тонкой настройки и может как улучшить, так и ухудшить результаты в зависимости от конфигурации и сложности задачи. Сможет ли агентный подход с инструментальным расширением стать альтернативой постоянному увеличению масштаба языковых моделей для решения задач, требующих сложных рассуждений?
Пределы Масштаба: За гранью Больших Языковых Моделей
Традиционные большие языковые модели, несмотря на свою впечатляющую способность генерировать текст и понимать язык, часто демонстрируют трудности при решении сложных, многошаговых задач, требующих последовательного применения логики и анализа. Это связано с фундаментальными ограничениями их архитектуры, основанной на статистическом предсказании следующего слова. В отличие от человеческого мышления, где информация активно структурируется и перерабатывается, LLM обрабатывают данные преимущественно как последовательность токенов, что препятствует эффективному решению задач, требующих долгосрочной памяти и сложных умозаключений. Исследования показывают, что, сталкиваясь с необходимостью объединить несколько логических шагов, модели склонны к ошибкам и неспособны поддерживать последовательность рассуждений, что подчеркивает потребность в новых подходах к организации и обработке информации в искусственном интеллекте.
Исследования показывают, что простое увеличение размера языковой модели не приводит к пропорциональному улучшению способности к рассуждению. Наблюдается, что модель меньшего размера, всего 4 миллиарда параметров, но оснащенная агентурной архитектурой и инструментами, способна превзойти по эффективности значительно более крупную модель, насчитывающую 32 миллиарда параметров, лишенную подобных возможностей. Это демонстрирует, что ключевым фактором является не столько объем данных и количество параметров, сколько принципиально новая организация обработки информации и способность модели к планированию и использованию внешних инструментов для решения сложных задач. Такой подход открывает перспективы для создания более эффективных и разумных искусственных интеллектов, не требующих колоссальных вычислительных ресурсов.
Растущая потребность в надежных искусственных агентах диктует отход от простого увеличения масштаба моделей в пользу более структурированных и эффективных механизмов рассуждений. Традиционный подход, основанный на увеличении числа параметров, демонстрирует свои пределы в решении сложных задач, требующих последовательного применения логики и анализа. Вместо слепого наращивания вычислительных ресурсов, исследователи все чаще обращаются к разработке архитектур, имитирующих принципы человеческого мышления, таких как декомпозиция задач на более простые этапы, использование промежуточных выводов и активное взаимодействие с внешней средой. Такой подход позволяет не только повысить точность и надежность решений, но и значительно снизить вычислительные затраты, открывая путь к созданию интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в реальных условиях.
Деконструкция Рассуждений: Агентурные Фреймворки и Явное Мышление
Агентные ИИ-системы представляют собой перспективное решение, позволяющее отделить процесс рассуждений от монолитных моделей. В основе их работы лежит Агентный Рассуждающий Фреймворк (Agentic Reasoning Framework), который координирует решение задач путем организации взаимодействия между различными агентами. В отличие от традиционных подходов, где одна большая модель выполняет все этапы обработки, агентный подход предполагает распределение задач между специализированными агентами, каждый из которых отвечает за конкретный аспект проблемы. Это позволяет повысить гибкость, масштабируемость и надежность системы, а также облегчает отладку и модификацию отдельных компонентов.
Системы, использующие подход “явного мышления”, применяют техники, такие как декомпозиция в стиле планировщика и побуждение “цепью рассуждений” (Chain-of-Thought Prompting) для последовательного разделения сложных задач на отдельные этапы. Декомпозиция в стиле планировщика подразумевает разбиение задачи на подзадачи с четким определением последовательности их выполнения. “Цепь рассуждений” (Chain-of-Thought Prompting) предполагает, что модель генерирует промежуточные шаги логического вывода, объясняющие процесс решения, что способствует повышению точности и интерпретируемости результатов. Обе техники направлены на преодоление ограничений монолитных моделей путем структурирования процесса рассуждений и повышения его прозрачности.
Агентные системы, объединяя планирование задач с вызовом внешних инструментов, демонстрируют высокую эффективность в решении сложных проблем. Процесс включает в себя декомпозицию исходной задачи на последовательность более простых шагов, определяемых планом. Для каждого шага система динамически выбирает и использует соответствующий инструмент — будь то поиск информации, выполнение вычислений или взаимодействие с API — для получения необходимых данных или выполнения требуемых операций. Такой подход позволяет системе эффективно обрабатывать информацию, избегать ошибок, возникающих при попытке монолитной модели решить задачу целиком, и генерировать надежные, обоснованные решения, адаптированные к конкретному контексту и доступным ресурсам.
Инструментальное Усиление: Расширение Возможностей Агентов
Языковые модели, дополненные инструментами, значительно расширяют возможности агентов в процессе рассуждений за счет предоставления доступа к специализированным функциям, таким как веб-поиск и выполнение кода. В отличие от традиционных моделей, опирающихся исключительно на предварительно обученные знания, эти агенты могут динамически получать актуальную информацию из внешних источников и выполнять вычислительные задачи, необходимые для решения сложных проблем. Это позволяет преодолеть ограничения, связанные с устаревшими данными или недостаточной способностью к выполнению сложных расчетов, и значительно повысить эффективность и точность принимаемых решений.
Агенты используют инструменты, такие как Агент веб-поиска и Агент кодирования, для получения информации и выполнения вычислений, что позволяет преодолеть ограничения, присущие предварительно обученным моделям. Агент веб-поиска обеспечивает доступ к актуальным данным из внешних источников, компенсируя устаревшие знания, содержащиеся в параметрах модели. Агент кодирования, в свою очередь, позволяет выполнять произвольный код, что расширяет возможности модели за пределы обработки естественного языка и позволяет решать задачи, требующие численных расчетов или логических операций. Использование этих инструментов позволяет агентам решать более сложные и разнообразные задачи, требующие доступа к информации, недоступной в процессе обучения, и выполнения вычислений, выходящих за рамки возможностей стандартных языковых моделей.
Агент “Карта Мыслей” (Mind-Map Agent) улучшает обработку информации в долгосрочной перспективе за счет создания динамических графов знаний. Эти графы структурируют информацию, извлеченную из внешних источников и внутренних процессов, позволяя агенту эффективно управлять большими объемами контекста. Вместо последовательного хранения информации, граф знаний устанавливает связи между различными элементами данных, что значительно упрощает поиск релевантной информации и принятие обоснованных решений, особенно при работе с задачами, требующими анализа больших объемов данных и сложных взаимосвязей.
Валидация и Производительность: Оценка Агентурных Систем с Помощью GAIA
Тщательная оценка возможностей агентных систем осуществляется посредством использования эталонного набора данных GAIA, который предоставляет задачи различной сложности. Этот подход позволяет всесторонне проверить способность систем к решению проблем, требующих планирования, использования инструментов и адаптации к новым ситуациям. GAIA не просто измеряет общую производительность, но и выявляет сильные и слабые стороны каждой системы, что необходимо для дальнейшего развития и оптимизации. Разнообразие задач в GAIA охватывает широкий спектр сценариев, обеспечивая надежную и объективную оценку, позволяющую сравнивать различные архитектуры и подходы к созданию интеллектуальных агентов.
Количественная оценка производительности агентивных систем осуществляется посредством таких метрик, как точность и эффективность использования инструментов. Исследования показывают, что даже сравнительно небольшая модель, насчитывающая 4 миллиарда параметров, способна демонстрировать превосходные результаты при использовании агентурной архитектуры, достигая точности в 18.18%. Этот показатель значительно превышает точность модели, в 32 раза большей по размеру, но не использующей инструменты — всего 12.73%. Полученные данные позволяют проводить сравнительный анализ различных подходов к разработке агентивных систем и стимулируют дальнейшее итеративное улучшение их производительности, подчеркивая важность не только размера модели, но и грамотной организации взаимодействия с внешними инструментами.
Недавние исследования, использующие модели Qwen3, прошедшие тонкую настройку с помощью обучения на инструкциях, демонстрируют значительные успехи в решении задач, требующих автономности и планирования. В ходе экспериментов 32-параметрическая модель достигла точности в 25.45% при использовании архитектуры, обеспечивающей агентность, однако активация режима “полного размышления” незначительно снизила этот показатель до 23.03%. Интересно, что 8-параметрическая модель также показала существенное улучшение производительности, достигнув 16.36% точности при использовании агентного подхода и режима “полного размышления”, в то время как без явного планирования и анализа, её точность составляла лишь 10.30%. Эти результаты указывают на то, что применение архитектуры агентности, в сочетании с возможностью моделировать процесс мышления, позволяет даже относительно небольшим моделям значительно повысить свою эффективность в решении сложных задач.
Перспективы Развития: К Сотрудничеству и Эффективному ИИ
В настоящее время наблюдается существенный прогресс в области многоагентного взаимодействия, представляющего собой распределение процесса рассуждений между специализированными компонентами. Такой подход позволяет не только повысить эффективность вычислений за счет параллельной обработки, но и значительно увеличить надежность системы. Вместо монолитной структуры, где выход из строя одного модуля приводит к сбою всей системы, многоагентный подход обеспечивает устойчивость за счет резервирования и возможности перераспределения задач. Каждый агент, будучи экспертом в определенной области, вносит свой вклад в решение общей задачи, а коллективное взаимодействие позволяет справляться с сложными проблемами, непосильными для одиночного алгоритма. Это открывает новые перспективы для создания интеллектуальных систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно функционировать в реальном времени.
Совместная работа отдельных агентов искусственного интеллекта позволяет решать сложные задачи с повышенной скоростью и точностью, открывая новые горизонты для применения ИИ. Вместо монолитных систем, полагающихся на единый, всеобъемлющий алгоритм, данный подход использует сильные стороны каждого специализированного агента. Например, один агент может отвечать за распознавание образов, другой — за планирование, а третий — за обработку естественного языка. Такое разделение труда не только ускоряет процесс решения задачи, но и повышает его надежность за счет распределения рисков и возможности корректировки ошибок отдельными компонентами. Это особенно важно в областях, требующих высокой точности и оперативности, таких как автономное вождение, медицинская диагностика и финансовый анализ, где комбинирование экспертизы различных агентов значительно превосходит возможности единичной системы.
Переход к модульной структуре и совместной работе агентов искусственного интеллекта знаменует собой качественно новый этап в развитии систем ИИ. Вместо монолитных решений, способных к ограниченной адаптации, формируется архитектура, где специализированные компоненты взаимодействуют для решения сложных задач. Такой подход не только повышает эффективность и надежность работы, но и обеспечивает беспрецедентную масштабируемость — возможность легко добавлять новые функции и адаптироваться к изменяющимся условиям. Подобная организация, имитирующая принципы коллективного интеллекта, открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных систем, способных к обучению, самоорганизации и решению проблем, недоступных современным алгоритмам. Это не просто усовершенствование существующих технологий, а создание принципиально нового типа ИИ, более гибкого, устойчивого и способного к эволюции.
Исследование показывает, что даже небольшие языковые модели, объединенные в агенты и оснащенные инструментами, способны обойти гораздо более крупные монолитные системы в сложных задачах рассуждения. Звучит как очередная революция, верно? Но давайте не будем забывать, что любая «революционная» технология рано или поздно превратится в техдолг. Как метко заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что не может быть доказано». В данном случае, это можно перефразировать: «Agentic AI — это технология, которая, вероятно, сломается, когда на неё взвалят реальные задачи». Попытки внедрить «явное мышление» оказались не всегда полезными, что лишь подтверждает старую истину: продукшен всегда найдет способ сломать элегантную теорию. Начинаю подозревать, что сейчас это назовут AI и получат инвестиции.
Куда же мы катимся?
Представленные результаты, конечно, обнадеживают. Маленькие агенты, работающие сообща, способны одолеть гигантские модели. Но давайте не будем строить иллюзий. Это не победа интеллекта над масштабом, а лишь очередная демонстрация того, что сложная система всегда найдёт способ обойти ограничения отдельной её части. И да, “явное мышление” не панацея — ещё один инструмент, который можно применить не вовремя и только усугубить ситуацию. Багтрекер, заполненный логами этих самых «явных мыслей», уже предвкушает новую волну отладки.
Следующим шагом, вероятно, станет гонка за оптимальной архитектурой взаимодействия. Как заставить этих агентов не просто обмениваться сообщениями, а действительно сотрудничать, не мешая друг другу и не изобретая велосипеды? Как обеспечить устойчивость системы к ошибкам отдельных агентов? И главное — как всё это будет работать в реальном времени, когда требования к скорости ответа зашкаливают? Более того, не стоит забывать, что продукшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию, превратив кооперацию в хаотичное столкновение запросов.
В конечном счёте, у них не DevOps-культура, у них культ DevOops. И пока мы спорим о преимуществах агентного подхода, кто-то уже готовит очередную монструозную модель, которая, возможно, окажется проще и надёжнее. Это не революция, это эволюция, и в ней побеждает не самый умный, а самый приспособленный. Скрам — это просто способ убедить людей, что хаос управляем, и мы опять упадём в ту же ловушку.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11327.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Автономный поисковик научных статей: новый подход
2026-01-20 15:23