Автор: Денис Аветисян
В статье подробно описан подход, позволивший добиться выдающихся результатов в задаче оценки релевантности поисковых запросов на нескольких языках в рамках соревнований CIKM 2025.
Эффективная адаптация большой языковой модели с помощью LoRA и структурированного промптинга Chain-of-Thought для оценки релевантности в электронной коммерции.
Традиционные ансамблевые системы в задачах определения релевантности в многоязыковом поиске по электронной коммерции зачастую требуют значительных вычислительных ресурсов и усложняют сопровождение. В данной работе, представляющей собой технический отчёт о решении, занявшем второе место в соревновании CIKM 2025 AnalytiCup, предложен упрощённый, но эффективный подход, использующий структурированное промт-инжиниринга с декомпозицией задач Chain-of-Thought для управления рассуждениями в рамках одной большой языковой модели. Показано, что подобный подход, включающий тонкую настройку модели Qwen2.5-14B с использованием LoRA, позволяет достичь конкурентоспособной точности и высокой скорости обработки, превосходя традиционные ансамблевые системы. Может ли подобная парадигма, сочетающая структурированное промтирование и эффективную тонкую настройку, стать основой для масштабируемых решений в области промышленного искусственного интеллекта?
Истинность Многоязыкового Поиска: Вызов для Алгоритмов
Традиционные системы поиска в электронной коммерции зачастую испытывают трудности при обработке многоязычных запросов, что негативно сказывается на релевантности результатов и общем пользовательском опыте. Проблема заключается в том, что алгоритмы, разработанные преимущественно для одного языка, не всегда корректно интерпретируют синонимы, идиомы и культурные особенности других языков. Это приводит к тому, что пользователи могут не находить нужные товары, даже если они существуют в каталоге, или получать результаты, не соответствующие их запросу. В частности, неточности возникают при анализе морфологии, семантики и контекста запроса на разных языках, что требует более сложных и адаптивных подходов к поиску и ранжированию товаров в условиях глобальной коммерции.
Существующие методы, такие как ансамблевые системы поиска, зачастую демонстрируют недостаточную гибкость и глубину понимания при обработке многоязычных запросов. Эти системы, как правило, полагаются на статистические соответствия и упрощенные алгоритмы перевода, что приводит к неточностям в определении релевантности товаров. В частности, они испытывают трудности с учетом культурных особенностей, синонимичных выражений и идиоматических конструкций, характерных для разных языков. В результате, даже при формальном совпадении ключевых слов, система может упустить важные нюансы запроса пользователя, предлагая нерелевантные результаты или упуская потенциально интересные товары. Неспособность адаптироваться к тонкостям различных языков существенно ограничивает эффективность многоязыкового поиска и негативно сказывается на пользовательском опыте.
По мере расширения онлайн-торговли на международном уровне, проблема точной оценки релевантности категорий товаров при использовании различных языков становится всё более актуальной. Традиционные методы, основанные на простом переводе запросов или сравнении ключевых слов, часто оказываются недостаточными для понимания тонких смысловых нюансов и культурных особенностей, присущих каждому языку. Это приводит к неточным результатам поиска, снижению конверсии и ухудшению пользовательского опыта. Поэтому, для успешной работы на глобальном рынке электронной коммерции, необходимы инновационные подходы к многоязыковой категоризации, способные учитывать семантические различия и обеспечивать релевантность результатов поиска для пользователей по всему миру, независимо от их языка.
Декомпозиция Сложности: Путь к Элегантности Решения
Для решения задачи определения релевантности категории в многоязычной среде применяется стратегия декомпозиции задачи, заключающаяся в разделении сложной проблемы на ряд более простых и управляемых подзадач. Такой подход позволяет последовательно обработать входные данные, выделив отдельные этапы, такие как перевод запроса на единый язык, определение намерения пользователя и точное сопоставление с соответствующей категорией. Декомпозиция упрощает процесс разработки и позволяет оптимизировать каждый этап независимо, что в конечном итоге повышает общую точность и эффективность системы.
Для решения задачи определения релевантности категории в многоязычной среде используется декомпозиция задачи на три основных подзадачи. Первая — перевод входных данных на единый, унифицированный язык, что обеспечивает консистентность обработки. Вторая — понимание намерения пользователя, выраженного в запросе, с целью выявления ключевых аспектов и потребностей. Третья — точное сопоставление понятого намерения с соответствующей категорией из предопределенного списка, обеспечивающее корректную классификацию и предоставление релевантных результатов. Выполнение этих подзадач позволяет более эффективно использовать возможности больших языковых моделей (LLM) для повышения точности и надежности системы.
Разделение сложной задачи определения релевантности категорий позволяет целенаправленно использовать большие языковые модели (LLM) для каждой ее составляющей. Вместо применения LLM к задаче в целом, происходит выделение отдельных подзадач, таких как перевод, понимание намерения и сопоставление с категорией. Это позволяет оптимизировать LLM для конкретного типа обработки данных и критериев оценки, что повышает точность и эффективность решения каждой подзадачи, а также позволяет более гибко управлять ресурсами и затратами на обработку.
Вместо прямого оценивания релевантности, традиционный подход «end-to-end», мы применяем структурированный подход к задаче определения релевантности. Это означает, что сложная проблема разбивается на последовательность чётко определенных этапов, каждый из которых решает конкретную подзадачу. Такой подход позволяет более эффективно использовать возможности больших языковых моделей (LLM), поскольку каждая модель может быть оптимизирована для выполнения узкоспециализированной функции, что повышает точность и интерпретируемость результатов по сравнению с одношаговым оцениванием.
Эффективная Тонкая Настройка: Достижение Практической Масштабируемости
Для адаптации большой языковой модели Qwen2.5-14B используется метод адаптации низкого ранга (LoRA) — параметрически-эффективная техника тонкой настройки. LoRA предполагает заморозку предобученных весов модели и обучение небольшого количества низкоранговых матриц, что значительно сокращает количество обучаемых параметров. Этот подход позволяет избежать необходимости обновления всех параметров модели, что снижает вычислительные затраты и требования к памяти, сохраняя при этом способность модели к адаптации к конкретным задачам.
Метод LoRA (Low-Rank Adaptation) существенно снижает количество обучаемых параметров большой языковой модели Qwen2.5-14B, что приводит к снижению вычислительных затрат и ускорению процесса обучения на графическом процессоре NVIDIA A100. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA вводит небольшое количество обучаемых низкоранговых матриц, которые добавляются к существующим весам. Это позволяет добиться сопоставимой производительности с полной настройкой модели, но при значительно меньшем объеме вычислений и требуемой памяти, что особенно важно при работе с ограниченными ресурсами и при необходимости быстрой итерации.
Использование данной методики позволяет эффективно проводить дообучение большой языковой модели Qwen2.5-14B для каждой подзадачи в рамках разработанного декомпозированного фреймворка, избегая чрезмерных вычислительных затрат. На одном графическом процессоре NVIDIA A100 достигается скорость обработки до 20 примеров в секунду, что подтверждает практическую применимость подхода для задач, требующих высокой пропускной способности при сохранении приемлемых ресурсов.
Использование LoRA в сочетании с параметрически-эффективной тонкой настройкой (parameter-efficient fine-tuning) демонстрирует значительное повышение производительности по сравнению с полной тонкой настройкой модели. Вместо обновления всех параметров большой языковой модели, LoRA обучает лишь небольшое количество дополнительных параметров низкого ранга, что существенно снижает вычислительные затраты и потребление памяти. Это позволяет достичь сопоставимых, а в некоторых случаях и лучших результатов, при значительно меньших ресурсах и времени обучения. Экспериментальные данные подтверждают, что данная методика обеспечивает более высокую скорость сходимости и улучшенную обобщающую способность по сравнению с традиционной полной тонкой настройкой.
Продемонстрированный Влияние и Перспективы Дальнейших Исследований
Разработанный метод продемонстрировал превосходные результаты в соревновании CIKM 2025 AnalytiCup Competition Proposals, значительно превзойдя существующие подходы к оценке релевантности предложений. Достигнутый балл в 0.8902 на публичной таблице лидеров и 0.8889 на закрытой таблице подтверждает высокую эффективность предложенной модели. Такой результат указывает на способность системы точно и надежно оценивать релевантность, что особенно важно для обработки больших объемов информации и автоматизации процессов принятия решений в задачах анализа предложений.
Применение стратегии декомпозиции задач позволило добиться большей прозрачности в процессе оценки релевантности. Вместо единого, непрозрачного вывода, модель теперь демонстрирует последовательность рассуждений, позволяя проследить, как именно она пришла к определенному заключению о соответствии запросу. Это не только повышает доверие к результатам, но и предоставляет возможность для анализа и выявления потенциальных ошибок или предвзятостей в логике модели. Такой подход к оценке релевантности значительно облегчает понимание причин, по которым определенный документ был признан соответствующим или не соответствующим запросу, открывая путь к более эффективной отладке и совершенствованию системы.
Предложенный подход демонстрирует не только повышение точности поиска информации, но и предоставляет ценные сведения о процессе принятия решений моделью. В отличие от традиционных систем, которые часто функционируют как «черный ящик», данная методика позволяет проследить логику, лежащую в основе оценки релевантности. Декомпозиция задачи на более мелкие, логически связанные этапы делает процесс рассуждений модели прозрачным и понятным, позволяя анализировать, какие факторы оказали наибольшее влияние на итоговый результат. Такая интерпретируемость имеет решающее значение для повышения доверия к системе, а также для выявления и исправления потенциальных ошибок или предвзятостей в алгоритмах.
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей представленного подхода за счет применения к значительно большим объемам данных и адаптации к более разнообразным многоязычным условиям. Ученые планируют оценить эффективность разработанной стратегии на корпусах, отличающихся по структуре и объему, чтобы подтвердить ее масштабируемость и устойчивость. Особое внимание будет уделено адаптации модели к языкам с ограниченными ресурсами и различным лингвистическим особенностям, что позволит расширить сферу ее применения и обеспечить более точные результаты поиска и анализа информации в глобальном масштабе. Это позволит не только улучшить производительность системы, но и предоставит ценные данные для разработки более универсальных и эффективных алгоритмов обработки естественного языка.
Исследование демонстрирует, что даже единая большая языковая модель, при грамотном применении структурированных запросов (Chain-of-Thought) и эффективной тонкой настройке (LoRA), способна превзойти традиционные ансамблевые методы в задаче определения релевантности в многоязыковом поиске по электронной коммерции. Этот подход подчеркивает важность математической чистоты и доказуемости алгоритмов, а не просто их работоспособности на тестовых примерах. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Иногда люди, которые кажутся сумасшедшими, на самом деле являются самыми проницательными». Это наблюдение применимо и к данной работе, которая предлагает элегантное и эффективное решение сложной задачи, опираясь на фундаментальные принципы машинного обучения и точной настройки параметров.
Куда же дальше?
Представленная работа, демонстрируя эффективность единой модели в задаче многоязычного поиска, лишь слегка приоткрывает завесу над истинным потенциалом больших языковых моделей. Успех, достигнутый благодаря тонкой настройке LoRA и структурированным запросам, не является абсолютной истиной, а скорее элегантным решением в рамках заданных ограничений. Вопрос о переносимости этих результатов на другие, менее «чистые» наборы данных, остаётся открытым. Симметрия, проявленная в успешном применении единой модели, не гарантирует её устойчивости к шуму и неоднородности реальных данных.
Следующим шагом представляется не просто увеличение масштаба моделей или усложнение техник тонкой настройки, а фундаментальное переосмысление принципов представления знаний. Необходимо искать способы кодирования семантических связей, независимых от конкретного языка или домена. Попытки «научить» модель «понимать» суть вопроса, а не просто сопоставлять шаблоны, представляются более перспективными, чем дальнейшая оптимизация существующих подходов. Иначе, мы рискуем построить лишь изящную, но хрупкую иллюзию интеллекта.
В конечном счете, истинный прогресс заключается не в достижении новых рекордов на искусственно созданных бенчмарках, а в создании систем, способных к самообучению и адаптации к меняющимся условиям. И лишь тогда, когда алгоритм будет доказуемо корректен, а не просто «работать на тестах», можно будет говорить о настоящей элегантности и эффективности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05259.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
2026-01-12 20:23