Обучение LLM: оптимизация траекторий для эффективного использования инструментов.

Автор: Денис Аветисян

Процесс PORTool обеспечивает комплексный рабочий процесс, объединяющий этапы для эффективного достижения поставленных целей.

Долгое время считалось, что истинный прорыв в обучении больших языковых моделей – это лишь увеличение объема данных и сложности архитектуры, что, подобно мощному двигателю, способно преодолеть любые логические барьеры. Но эта иллюзия рушится, когда сталкиваешься с реальностью: даже самый изощренный “двигатель” бесполезен, если ему не хватает четкой дорожной карты и способности последовательно действовать. Именно поэтому PORTool, с ее новаторским подходом к вознаграждению за построение логической цепочки действий, подобно искуссному навигатору, не просто “знает” ответ, но и понимает, как к нему прийти, эффективно управляя инструментами и корректируя траекторию. Но достаточно ли лишь понимания пути, чтобы действительно решать сложные задачи, или истинный интеллект заключается в умении задавать правильные вопросы?

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

За пределами Рассуждений: Ограничения Традиционных LLM

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют выдающиеся способности в распознавании закономерностей. Однако, сложность возникает при решении многошаговых задач, требующих не просто генерации текста, но и активного рассуждения. Традиционные подходы, основанные на исчерпывающем переборе вариантов, становятся вычислительно затратными и неэффективными по мере увеличения сложности проблемы. Это фундаментальное ограничение подчеркивает необходимость в том, чтобы LLM не только генерировали текст, но и активно использовали структурированные действия для достижения цели.

Обучение на размеченных траекториях использования инструментов не позволяет эффективно обрабатывать запросы в реальном времени, как демонстрируется на примере из работы ToolRLQian и др. (2025).

Иными словами, LLM должны уметь не просто “видеть” закономерности, но и строить логические цепочки, планировать действия и оценивать их результаты. Простое увеличение масштаба модели не решает эту проблему, так как лишь усиливает её способность к запоминанию, но не к пониманию. Ясность – это минимальная форма любви, и в контексте LLM она заключается в способности модели не просто генерировать текст, а демонстрировать последовательное и логичное рассуждение.

Неэффективность традиционных подходов особенно заметна в задачах, требующих взаимодействия с внешними инструментами. Обучение на размеченных траекториях использования инструментов может быть полезным, но оно не позволяет модели адаптироваться к новым ситуациям или решать задачи, которые не были явно предусмотрены в обучающем наборе данных. Более того, такой подход требует огромных усилий по созданию и поддержанию размеченных данных, что делает его непрактичным для многих реальных приложений. Истинное понимание требует не просто запоминания ответов, но и способности к самостоятельному поиску и оценке информации.

Таким образом, LLM нуждаются в новых подходах, которые позволят им не просто генерировать текст, но и активно взаимодействовать с миром, планировать действия и оценивать их результаты. Это требует перехода от пассивного запоминания к активному рассуждению, от генерации текста к решению проблем.

ReAct и Использование Инструментов: Наполнение LLM Действиями

Парадигма ReAct представляет собой путь для больших языковых моделей (LLM) к объединению шагов рассуждений с вызовами инструментов, позволяя им взаимодействовать с внешними средами. В основе этой парадигмы лежит эффективная разработка запросов (Prompt Engineering), направляющая LLM на чередование этапов обдумывания и действий.

Использование инструментов открывает доступ к информации и возможностям, выходящим за рамки предварительно обученных знаний LLM, расширяя её потенциал решения проблем. Простое хранение знаний, пусть даже обширных, уже недостаточно. Требуется возможность динамического получения информации и её применения.

Фактически, LLM, использующие инструменты, перестают быть просто генераторами текста. Они становятся агентами, способными к планированию, действиям и адаптации к меняющимся обстоятельствам. Это принципиальное отличие от статических моделей, ограниченных рамками своей обучающей выборки. Каждый инструмент – это расширение возможностей LLM, подобно добавлению нового органа чувств.

Эффективность этой модели зависит от точности и ясности запросов. Сложные и неоднозначные запросы приводят к непредсказуемым результатам. Простота и конкретность – ключевые принципы разработки запросов для LLM, использующих инструменты. Иными словами, чем меньше слов, тем лучше.

Реализация этой парадигмы требует не только продвинутых моделей, но и эффективных методов обучения. Необходимо научить LLM не только генерировать текст, но и выбирать правильные инструменты, формулировать запросы и интерпретировать результаты. Это сложная задача, требующая глубокого понимания как лингвистики, так и информационных технологий.

PORTool: Оптимизация Использования Инструментов посредством Вознаграждаемой Разведки

Представленная работа предлагает алгоритм оптимизации политики с использованием структуры вознаграждений в виде дерева (PORTool), специально разработанный для обучения больших языковых моделей (LLM) использованию инструментов. Основная задача – повышение эффективности и надежности взаимодействия LLM с внешними инструментами, обеспечивая более точные и осмысленные решения.

Система использует стратегию «развертывания дерева» (Tree Rollout) для генерации разнообразных траекторий вызова инструментов. Этот подход позволяет исследовать более широкий спектр потенциальных решений, избегая преждевременной конвергенции к одному, возможно, неоптимальному пути. Разветвление траекторий позволяет оценить различные варианты и выбрать наиболее перспективные.

Ключевым аспектом PORTool является использование комбинации сигналов вознаграждения. Во-первых, это вознаграждение за результат (Outcome Reward), оценивающее успешность достижения конечной цели. Во-вторых, вознаграждение за форматирование (Formatting Reward), стимулирующее LLM к генерации корректных и структурированных запросов к инструментам. Наконец, система использует два типа преимущества: преимущество, связанное с траекторией (Trajectory-Relative Advantage), и преимущество, связанное с развилкой (Fork-Relative Advantage). Эти преимущества позволяют более точно оценивать вклад каждого шага в общую эффективность решения и направлять процесс оптимизации.

Траекторное преимущество оценивает общую производительность всей последовательности действий, в то время как преимущество, связанное с развилкой, фокусируется на вкладе конкретного шага в рамках альтернативных вариантов. Комбинируя эти два типа преимуществ, PORTool обеспечивает более гибкий и эффективный процесс обучения, позволяющий LLM адаптироваться к различным задачам и сценариям.

Целью данной разработки является не просто достижение высокой точности, но и обеспечение надежности и предсказуемости поведения LLM при использовании инструментов. Исключение избыточной сложности и концентрация на ясности и эффективности являются основополагающими принципами, определяющими архитектуру и логику работы PORTool.

Валидация Производительности с Реальными Инструментами

Эффективность предложенного алгоритма PORTool подтверждается посредством интеграции с практическими инструментами, такими как Инструмент Поиска Новостей и Инструмент Поиска Погоды. Данный подход позволяет оценить способность системы к решению сложных задач, требующих доступа к внешним источникам информации. Необходимость в опоре на внешние инструменты обусловлена стремлением к достижению максимальной точности и полноты предоставляемых ответов.

Ключевым элементом валидации является Агент Оценки, осуществляющий строгий контроль корректности генерируемых траекторий использования инструментов. Агент Оценки выполняет функцию независимого арбитра, обеспечивая объективную оценку результатов. Использование строгого критерия оценки позволяет выявить и устранить любые погрешности, обеспечивая высокую надежность системы.

Интеграция с инструментами поиска новостей позволяет системе оперативно получать информацию о текущих событиях. В свою очередь, Инструмент Поиска Погоды предоставляет актуальные данные о погодных условиях, необходимые для решения задач, требующих учета метеорологических факторов. Сочетание этих инструментов обеспечивает комплексный подход к решению задач, требующих доступа к разнообразной информации.

В процессе валидации особое внимание уделяется точности получаемых данных. Система должна уметь не только извлекать информацию из внешних источников, но и интерпретировать ее правильно, избегая ошибок и неточностей. Стремление к максимальной точности является одним из ключевых принципов, определяющих дизайн и функционирование системы.

Практическое применение системы демонстрирует ее способность к решению сложных задач, требующих доступа к внешним знаниям. Способность к интеграции с внешними инструментами и способность к интерпретации получаемых данных являются ключевыми факторами, определяющими успех системы.

В конечном итоге, эффективность PORTool подтверждается не только теоретическими расчетами, но и практическими результатами. Система способна не только решать задачи, но и предоставлять пользователям достоверную и актуальную информацию.

Будущее LLM Агентов: Интеллектуальные Действия и Разведка

Сочетание принципов ReAct, оптимизационной стратегии PORTool и механизмов обучения на основе вознаграждений закладывает основу для создания действительно разумных агентов на базе больших языковых моделей. Многие исследователи стремятся усложнить, добавить новые слои абстракции, но истинный прогресс часто достигается через упрощение. Недавно разработанные подходы, такие как ToolRL, позволяют агентам эффективно взаимодействовать с разнообразными инструментами, а интеграция инструментов генерации ответов позволяет им формулировать ясные и полезные решения.

Однако, следует признать, что мы находимся лишь в начале пути. Будущие исследования могут быть направлены на масштабирование этих техник для решения еще более сложных задач и интеграцию более широкого спектра инструментов. Многие называют это “фреймворком”, чтобы скрыть панику, но мы стремимся к элегантности, к простоте, которая является признаком зрелости. Умение выбирать подходящий инструмент, правильно его использовать и интерпретировать результаты – вот что отличает настоящего специалиста.

Этот подход, в сочетании с дальнейшими достижениями в области обучения с подкреплением и разработки более эффективных алгоритмов вознаграждения, обладает огромным потенциалом для создания агентов, способных автономно решать реальные проблемы. Истинный интеллект проявляется не в способности запоминать огромные объемы информации, а в умении эффективно применять знания для достижения конкретной цели. Именно на это мы и направляем наши усилия.

В конечном итоге, наша цель – создать агентов, которые смогут не просто выполнять задачи, но и понимать их суть, адаптироваться к меняющимся условиям и учиться на своих ошибках. Это потребует не только развития новых алгоритмов, но и переосмысления самого подхода к созданию искусственного интеллекта. И мы уверены, что у нас все получится.

Обучение больших языковых моделей использованию инструментов напоминает поиск оптимального пути в сложном лабиринте. Алгоритм PORTool, стремясь к оптимизации траектории взаимодействия, воплощает принцип простоты, отсекая избыточное. Как писал Анри Пуанкаре: «Главная задача науки — не увеличивать массу наших знаний, а упрощать их». Действительно, эффективность агента, использующего инструменты, заключается не в количестве возможных действий, а в ясности и точности каждого шага. Оптимизация вознаграждения за последовательность действий, как предложено в PORTool, направлена на достижение этой простоты, устраняя ненужные отклонения от цели. Ясность – это минимальная форма любви, и в данном случае – минимальная форма эффективного взаимодействия.

Что дальше?

Представленный алгоритм PORTool, безусловно, делает еще один шаг в направлении создания агентов, способных эффективно взаимодействовать с внешними инструментами. Однако, не стоит обольщаться. Суть проблемы не в оптимизации траектории, а в самой необходимости этой оптимизации. Идеальный инструмент – это тот, который не требует обучения, а просто работает. Сложность — это тщеславие. Улучшение функции вознаграждения – это лишь временное решение, маскирующее недостаточную ясность в понимании задачи.

Следующим этапом видится не столько усложнение алгоритмов обучения, сколько поиск более элегантных способов представления знаний и задач для языковых моделей. Необходимо сместить фокус с обучения использованию инструментов на создание инструментов, которые интуитивно понятны и не требуют сложных процедур оптимизации. Иначе, мы рискуем создать системы, способные к сложным манипуляциям, но лишенные подлинного понимания.

Совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать. Возможно, истинный прогресс заключается в минимализме – в создании простых, но эффективных агентов, способных решать задачи без необходимости в сложных алгоритмах обучения и оптимизации траекторий. Пусть каждый комментарий к коду будет признанием нашей неуверенности, а каждая строка – стремлением к ясности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26020.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-01 00:55