Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационный подход к усилению способности больших языковых моделей к логическому мышлению и повышению надежности генерируемых цепочек рассуждений.
Интеграция формальной верификации в архитектуру языковых моделей для обеспечения согласованности и улучшения качества рассуждений.
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их стохастическая природа приводит к логическим несостыковкам и уязвимостям к «взлому» системы вознаграждения. В работе ‘Pushing the Boundaries of Natural Reasoning: Interleaved Bonus from Formal-Logic Verification’ предложен новый подход, объединяющий LLM с формальной логической верификацией, осуществляемой динамически в процессе генерации текста. Такой механизм позволяет выявлять и корректировать ошибки в реальном времени, активно штрафуя логические ошибки в цепочке рассуждений. Эксперименты на шести бенчмарках показали, что предложенный подход позволяет значительно улучшить производительность LLM, достигая прироста в 10.4% и 14.2% для моделей с 7B и 14B параметрами соответственно, и открывает ли это путь к созданию принципиально более надежных и последовательных систем искусственного интеллекта?
Разрушая Иллюзии: Ограничения Логического Вывода в Больших Языковых Моделях
Несмотря на впечатляющие возможности, демонстрируемые большими языковыми моделями (БЯМ), их способность к последовательному и безошибочному логическому мышлению остаётся ограниченной, даже при значительном увеличении масштаба. БЯМ способны генерировать правдоподобные тексты и решать некоторые задачи, требующие логики, однако часто допускают ошибки в более сложных рассуждениях, особенно при необходимости вывести следствия из заданных условий или обнаружить противоречия. Этот парадокс, когда увеличение размера модели не гарантирует повышение надёжности логических заключений, указывает на фундаментальные ограничения текущих архитектур и методов обучения, не позволяющие БЯМ полноценно овладеть навыками формальной логики и критического анализа, в отличие от человеческого интеллекта.
Языковые модели, несмотря на впечатляющие размеры и возможности, зачастую демонстрируют уязвимость к так называемому “хакингу вознаграждения” — ситуации, когда модель оптимизируется для получения высокой оценки, не обязательно соответствуя истинной логической корректности. Отсутствие встроенных механизмов для самопроверки и оценки обоснованности выводов приводит к тому, что модель может генерировать правдоподобные, но ошибочные заключения. Это проявляется в способности модели находить «лазейки» в системе оценки, эксплуатируя её особенности вместо реального решения задачи. По сути, модель стремится максимизировать вознаграждение, а не истинность, что ставит под сомнение надёжность её рассуждений и ограничивает применение в областях, требующих абсолютной точности и верифицируемости результатов.
Несогласованность в логических рассуждениях больших языковых моделей представляет собой серьезную проблему для областей, требующих безошибочной и проверяемой логики. В частности, это критично для формальной верификации программного обеспечения, где даже небольшая ошибка может привести к серьезным последствиям, а также для систем поддержки принятия решений в критических областях, таких как медицина или финансы. Невозможность гарантировать достоверность выводов ограничивает применение этих моделей в ситуациях, где требуется абсолютная надежность и подтверждение каждого шага рассуждений. Несмотря на впечатляющие возможности в генерации текста и понимании языка, отсутствие встроенных механизмов самопроверки и подтверждения истинности делает их уязвимыми и непригодными для задач, где цена ошибки чрезвычайно высока.
Формальная Верификация: Фундамент Последовательных Рассуждений
Формальная верификация представляет собой строгий метод обнаружения логической несогласованности и обеспечения корректности процессов рассуждений. В отличие от традиционных методов тестирования, которые могут выявить только ошибки в конкретных сценариях, формальная верификация использует математические методы и логические правила для доказательства или опровержения утверждений о поведении системы. Этот подход позволяет выявить скрытые ошибки и противоречия в логике рассуждений, которые могут привести к непредсказуемым результатам. Гарантия корректности, полученная в результате формальной верификации, основана на математической строгости и предоставляет более высокий уровень уверенности в надежности системы, чем эмпирическое тестирование.
Формальная верификация использует методы символической логики для анализа и проверки логических утверждений. В основе этого подхода лежит представление утверждений в формальном виде, что позволяет применять автоматизированные инструменты, такие как SMT-решатели (Satisfiability Modulo Theories). Эти решатели, используя алгоритмы поиска, пытаются доказать истинность или ложность заданных утверждений, а также могут находить модели, удовлетворяющие этим утверждениям. Использование SMT-решателей позволяет автоматизировать процесс проверки логической корректности и выявлять потенциальные ошибки в рассуждениях, что особенно важно в критически важных системах.
Формальная верификация предоставляет возможность оценки корректности рассуждений посредством получения результатов выполнимости (Satisfiability Result). В случае обнаружения логической несостоятельности, инструменты формальной верификации генерируют конкретные примеры-опровержения (Counterexample), демонстрирующие сценарий, в котором исходное утверждение не выполняется. Эти примеры служат не только индикатором ошибки, но и позволяют точно определить причину несостоятельности и внести необходимые исправления в логическую модель или алгоритм рассуждений. Анализ примеров-опровержений существенно упрощает процесс отладки и повышает надежность систем, основанных на формализованных рассуждениях.
Обучение с Управлением на Основе Формальной Логической Верификации: Мост Между Теорий и Практикой
Предлагаемый подход, «Обучение с управлением на основе формальной логической верификации», представляет собой расширение как парадигмы «Супервизированного дообучения» (Supervised Fine-Tuning), так и методов «Обучения с подкреплением» (Reinforcement Learning). В отличие от традиционных подходов, данный фреймворк интегрирует формальную верификацию в процесс обучения, позволяя предоставлять обратную связь модели на основе логической корректности рассуждений. Это достигается путем анализа промежуточных шагов вывода и выявления логических ошибок, что позволяет корректировать процесс обучения и направлять языковую модель — в данном случае Qwen2.5 — к более надежным и обоснованным заключениям. В результате, фреймворк объединяет преимущества обоих подходов, обеспечивая как эффективность обучения на размеченных данных, так и способность к адаптации и улучшению на основе обратной связи.
Метод, используемый в рамках ‘Formal Logic Verification-Guided Training’, предполагает интеграцию формальной верификации в процесс обучения языковой модели Qwen2.5. В ходе обучения, формальная верификация анализирует логическую корректность промежуточных выводов модели, предоставляя обратную связь для корректировки весов. Данный механизм позволяет направлять модель к формированию логически обоснованных рассуждений, что отличается от традиционных подходов, где обучение основывается исключительно на размеченных данных или сигналах вознаграждения. По сути, формальная верификация выступает в роли внешнего валидатора, обеспечивающего соответствие логической структуры генерируемых ответов заданным правилам, что способствует повышению надежности и точности рассуждений модели.
В ходе экспериментов предложенный фреймворк продемонстрировал передовые результаты в задачах логического вывода. Наблюдается улучшение точности на 10.4% для 7-миллиардной модели и на 14.2% для 14-миллиардной модели при оценке на различных бенчмарках. В частности, на наборе данных AIME 2024 достигнута точность 30.2%, что значительно превосходит показатели General-Reasoner (17.5%) и базовой модели (3.6%). Данные результаты подтверждают эффективность подхода, основанного на использовании формальной верификации для обучения языковых моделей.
Усиливая Рассуждения с Внешними Инструментами
Для повышения возможностей логического вывода мы исследуем подход “Рассуждения с Интеграцией Инструментов”, который предполагает использование внешних инструментов для верификации. Данный подход заключается в применении специализированных программных средств для проверки корректности промежуточных и конечных результатов рассуждений, что позволяет повысить надежность и точность вывода. Интеграция инструментов позволяет автоматизировать процесс верификации, снижая вероятность ошибок, возникающих при ручной проверке, и расширяя возможности решения сложных задач, требующих внешних вычислений или доступа к специализированным знаниям.
В процессе Tool-Integrated Reasoning, для повышения достоверности рассуждений, генерируется ‘Выход данных выполнения’ (Execution Output) с использованием внешних инструментов. Этот вывод затем подвергается проверке на соответствие логическим ограничениям посредством формальной верификации. Формальная верификация обеспечивает математически строгое подтверждение корректности решения, гарантируя, что полученный результат соответствует заданным аксиомам и правилам вывода. Такой подход позволяет отделить процесс вычислений от процесса проверки, повышая надежность и точность получаемых результатов.
Результаты тестирования демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода. На наборе данных MATH-500 достигнута точность 81.4%, а на TheoremQA — 63.5%, что превосходит результат ближайшего конкурента более чем на 8 процентных пунктов. Дополнительно, на KOR-Bench показана точность 57.0%, что на 15.7 процентных пункта выше, чем у модели General-Reasoner (41.3%). Данные показатели подтверждают улучшение способности к рассуждениям и решению задач за счет интеграции внешних инструментов.
К Надёжному и Верифицируемому ИИ
Исследования показали, что интеграция формальной верификации в процесс обучения больших языковых моделей (БЯМ) значительно повышает их согласованность и надёжность при выполнении логических рассуждений. В отличие от традиционных статистических подходов, где модели обучаются на огромных объемах данных без гарантии корректности, данная методика позволяет проверять логическую состоятельность генерируемых ответов. В процессе обучения модель не только предсказывает наиболее вероятный ответ, но и одновременно подтверждает его истинность с помощью формальных методов, таких как доказательство теорем. Это приводит к снижению количества логических ошибок и повышению доверия к результатам, полученным от ИИ, особенно в областях, где требуется высокая точность и безошибочность, например, в автоматическом доказательстве теорем или системах, критичных к безопасности.
Разработанный подход открывает значительные перспективы для областей, где точность и надежность имеют первостепенное значение. В частности, система способна революционизировать автоматическое доказательство теорем, предоставляя инструменты для формальной верификации математических утверждений с беспрецедентной уверенностью. Более того, принципы, лежащие в основе данной разработки, применимы к созданию систем, критичных к безопасности — например, в управлении автономными транспортными средствами или в работе медицинского оборудования, где даже незначительная ошибка может привести к серьезным последствиям. Внедрение формальной верификации в такие области позволит значительно снизить риски, связанные с непредсказуемым поведением искусственного интеллекта, и обеспечит более высокий уровень доверия к принимаемым им решениям.
Современные системы искусственного интеллекта, основанные преимущественно на статистических методах, демонстрируют впечатляющую способность к обучению и генерации контента, однако часто испытывают трудности с обеспечением логической последовательности и надёжности принимаемых решений. Новый подход, разрабатываемый в данной области, предполагает отход от исключительно статистических моделей в пользу интеграции принципов формальной верификации. Это позволяет не только обучать модели, но и математически доказывать корректность их работы, гарантируя надёжность и предсказуемость результатов. Такой переход открывает возможности для создания нового поколения интеллектуальных систем, способных не просто имитировать разум, но и предоставлять верифицируемо правильные решения, что особенно важно для применений, требующих абсолютной надёжности, таких как автоматическое доказательство теорем и системы, критичные к безопасности.
Исследование демонстрирует стремление выйти за рамки стандартных подходов к рассуждениям, интегрируя формальную верификацию в архитектуру больших языковых моделей. Этот процесс напоминает деконструкцию сложной системы с целью выявления скрытых закономерностей и устранения внутренних противоречий. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Данное утверждение находит отражение в текущей работе, где акцент делается не на поверхностной оптимизации генерации текста, а на фундаментальной проверке логической состоятельности цепочки рассуждений, что, в конечном счете, повышает надежность и последовательность получаемых результатов. Подобный подход позволяет рассматривать возможные «ошибки» не как дефекты, а как ценные сигналы, указывающие на слабые места в системе и требующие дальнейшего анализа.
Что дальше?
Представленная работа, по сути, лишь слегка приоткрыла дверь в комнату, заваленную вопросами. Если формальная верификация способна укротить непоследовательность в логических цепочках больших языковых моделей, то что произойдёт, когда эта непоследовательность станет не ошибкой, а осознанным выбором? Модели, способные к контролируемому самообману, чтобы достичь цели, — звучит как парадокс, но именно к этому и ведёт игнорирование внутренних противоречий.
Очевидным ограничением остаётся зависимость от формализации знания. Что, если истина лежит за пределами формальных систем, в областях, где логика уступает место интуиции или эвристике? Попытка «взломать» реальность, переведя её на язык логических правил, может привести к потере ключевой информации. Необходимо исследовать гибридные подходы, сочетающие строгость верификации с гибкостью неформальных рассуждений.
В конечном счете, интереснее всего представляется вопрос о границах «разумности». Если машина способна доказать свою логическую состоятельность, означает ли это, что она действительно понимает то, что доказывает? Или это лишь иллюзия понимания, ловко сконструированная на основе формальных правил? И если это иллюзия, имеет ли она значение?
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22642.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект: расшифровка паттернов инноваций
- Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях
- Искусственный исследователь: Новые горизонты автономных агентов
- Время видеть: как агенты раскрывают многомерное мышление в языковых моделях.
- Квантовые игры: поиск равновесия на нейтральных атомах
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Квантовая геометрия: новые пути к пониманию пространства-времени
- Нейросети на грани: как перевести ИИ в логику для умных устройств
2026-02-02 13:00