Автор: Денис Аветисян
Новое исследование раскрывает, как отдельные «блоки внимания» в мультимодальных моделях отвечают за различные когнитивные функции, приближая машины к человеческому способу рассуждения.
Исследователи разработали метод анализа функциональной роли «голов внимания» в Vision Language Models, выявив их связь с процессами логического вывода и многомодальным мышлением.
Несмотря на впечатляющие результаты, механизмы работы моделей, объединяющих зрение и язык, остаются во многом непрозрачными. В настоящей работе, ‘Investigating The Functional Roles of Attention Heads in Vision Language Models: Evidence for Reasoning Modules’, предложен новый подход к интерпретации внутренних процессов этих моделей, с акцентом на функциональную роль attention heads в многомодальном рассуждении. Установлено, что определенные attention heads специализируются на конкретных когнитивных функциях, имитируя этапы человеческого мышления при обработке визуальной и языковой информации. Может ли детальное понимание этой внутренней организации привести к созданию более эффективных и человекоподобных моделей искусственного интеллекта?
Разгадывая Разум: Черный Ящик Визуально-Языковых Моделей
Современные большие визуально-языковые модели (ВЯМ) демонстрируют впечатляющую способность обрабатывать информацию, поступающую из различных источников — изображений и текста — и создавать связные ответы. Однако, несмотря на кажущуюся интеллектуальность, механизмы, лежащие в основе их рассуждений, остаются в значительной степени непрозрачными. Несмотря на успехи, достигнутые благодаря увеличению масштаба моделей и объемов обучающих данных, понять, как ВЯМ приходят к тем или иным выводам, представляется сложной задачей. Внутренние процессы принятия решений остаются своеобразным “черным ящиком”, что затрудняет диагностику ошибок, выявление потенциальных предубеждений и, в конечном итоге, создание действительно надежных и интеллектуальных систем. Изучение этих внутренних механизмов является ключевым шагом на пути к более глубокому пониманию возможностей и ограничений современных моделей искусственного интеллекта.
Несмотря на то, что увеличение масштаба моделей, как правило, улучшает их производительность, современные многомодальные модели, объединяющие зрение и язык, демонстрируют ограничения в решении сложных, многошаговых задач. Это указывает на то, что простое увеличение количества параметров не является достаточным условием для достижения настоящего рассуждения. Исследования показывают, что даже самые крупные модели испытывают трудности с задачами, требующими логических выводов, планирования или абстрактного мышления. Данный феномен предполагает, что архитектура этих моделей может содержать фундаментальные недостатки, препятствующие эффективной обработке и синтезу информации, необходимой для сложных когнитивных процессов. Таким образом, дальнейшее развитие требует не только увеличения масштаба, но и разработки новых архитектурных решений, способных обеспечить более глубокое и гибкое рассуждение.
Понимание механизмов рассуждений, используемых большими визуально-языковыми моделями, является ключевым фактором для создания по-настоящему интеллектуальных систем. Непрозрачность этих процессов не позволяет полноценно оценить надежность и предсказуемость работы моделей, особенно в критически важных приложениях. Выявление закономерностей в процессе рассуждений позволит не только повысить эффективность решения сложных задач, но и выявить потенциальные предубеждения, заложенные в данных или архитектуре модели. Игнорирование этого аспекта может привести к непредсказуемым ошибкам и несправедливым результатам, особенно в областях, требующих высокой степени точности и ответственности, таких как медицина или правосудие. Таким образом, углубленное исследование внутренних процессов рассуждений является необходимым условием для создания безопасных, надежных и этичных искусственных интеллектов.
Современные методы анализа больших визуально-языковых моделей (ВЯМ) сталкиваются с существенными ограничениями в понимании специализированных ролей отдельных компонентов. Несмотря на значительные успехи в решении различных задач, исследователям пока не удаётся точно определить, какие части модели отвечают за конкретные этапы рассуждений или обработки информации. Существующие подходы часто дают лишь общее представление о работе модели, не позволяя выявить тонкие взаимодействия между различными блоками и понять, как именно происходит извлечение знаний из визуальных и текстовых данных. Это затрудняет не только оптимизацию архитектуры ВЯМ, но и выявление потенциальных уязвимостей и предвзятостей, что является критически важным для создания надёжных и безопасных систем искусственного интеллекта. Необходимы инновационные инструменты и методики, способные пролить свет на внутреннюю работу этих сложных моделей и раскрыть их истинный потенциал.
Декомпозиция Познания: Рамки для Анализа
Набор данных CogVision представляет собой новую методологию для установления связи между анализом моделей и когнитивными процессами человека, основанную на разложении мультимодальных запросов на подвопросы. В отличие от традиционных подходов, которые оценивают модели на основе конечного результата, CogVision требует от моделей последовательного решения задачи путем формулирования промежуточных выводов для каждого подвопроса. Это позволяет исследователям проследить ход рассуждений модели и выявить, как она обрабатывает информацию на различных этапах, что обеспечивает более детальное понимание её внутренних механизмов и потенциальных ограничений, а также позволяет сопоставить их с когнитивными стратегиями, используемыми человеком при решении аналогичных задач.
Декомпозиция сложных задач на более простые подзадачи соответствует иерархической организации человеческого познания. В когнитивной науке установлено, что решение сложных проблем включает последовательное разбиение на подцели и подзадачи, что позволяет снизить когнитивную нагрузку и повысить эффективность обработки информации. Такой подход позволяет мозгу оперировать более управляемыми единицами информации на каждом этапе решения, что упрощает процесс планирования, принятия решений и контроля. Аналогично, разбиение сложных запросов в CogVision на последовательность подвопросов позволяет моделировать этот процесс декомпозиции, наблюдаемый в человеческом мышлении.
Набор данных CogVision использует метод запросов с цепочкой рассуждений (Chain-of-Thought, CoT) для стимулирования визуально-языковых моделей (VLMs) к явной демонстрации процесса принятия решений. Это позволяет выявить потенциальные узкие места и систематические ошибки в логике модели, поскольку CoT требует от VLM последовательного представления промежуточных шагов рассуждений. Анализ этих шагов позволяет исследователям определить, на каких этапах модель испытывает трудности или демонстрирует предвзятость, что способствует более глубокому пониманию ее внутренних механизмов и улучшению ее производительности.
Подход, основанный на декомпозиции запросов в наборе данных CogVision, позволяет целенаправленно исследовать функциональную роль отдельных голов внимания внутри модели. Анализ, осуществляемый посредством Chain-of-Thought (CoT) промптинга, выявляет, как каждая голова внимания участвует в обработке различных аспектов запроса и как она влияет на конечный результат. Это позволяет определить, какие головы специализируются на конкретных типах информации или задачах, например, на обработке визуальных признаков, языковых конструкций или их взаимосвязи. Идентификация функциональных ролей голов внимания предоставляет возможность более глубокого понимания внутренних механизмов работы визуально-языковых моделей (VLM) и способствует оптимизации их архитектуры.
Прощупывание Функций: Сопоставление Голов с Познанием
Методы зондирования (probing) используются для идентификации и характеристики голов внимания в больших визуальных языковых моделях (VLMs), ответственных за выполнение различных когнитивных операций. В частности, исследования показывают, что отдельные головы внимания специализируются на обработке визуальной информации на разных уровнях — от низкоуровневого восприятия, такого как обнаружение краев и текстур, до высокоуровневого восприятия, включающего распознавание объектов и сцен. Анализ активаций этих голов внимания в ответ на различные входные данные позволяет установить соответствие между конкретными головами и определенными когнитивными функциями, что способствует более глубокому пониманию принципов работы VLM и их способности к визуальному мышлению.
Исследования, проведенные с использованием больших мультимодальных моделей (ВЛМ), таких как Gemma, Qwen и Intern, демонстрируют разреженную функциональную организацию внимания. Анализ показал, что лишь небольшая часть голов внимания в этих моделях вносит существенный вклад в выполнение различных задач рассуждения. Большинство голов внимания остаются неактивными или оказывают незначительное влияние на итоговый результат, что указывает на высокую степень специализации и эффективное распределение вычислительных ресурсов внутри модели. Этот принцип разреженности контрастирует с полным использованием всех голов внимания и свидетельствует о более эффективной архитектуре, приближающейся к принципам работы биологических нейронных сетей.
Исследования показали, что отдельные головы внимания в визуально-языковых моделях (VLM) специализируются на различных задачах извлечения и воспроизведения знаний. В частности, выявлены головы, ответственные за извлечение визуальных знаний — распознавание объектов, сцен и их атрибутов — и головы, специализирующиеся на извлечении лингвистических знаний — фактов, определений и языковых связей. Данная функциональная специализация демонстрирует наличие модульной организации внутри VLM, где отдельные компоненты выполняют конкретные когнитивные функции, аналогично специализированным областям мозга.
Исследования визуальных языковых моделей (ВЯМ), таких как Gemma, Qwen и Intern, демонстрируют признаки функциональной специализации, аналогичной наблюдаемой в человеческом мозге. В частности, обнаружено, что отдельные «головы внимания» (attention heads) отвечают за конкретные когнитивные функции, например, извлечение визуальных или языковых знаний. Подтверждением их функциональной значимости стало экспериментальное «маскирование» (masking) этих голов — процедура, приведшая к существенному снижению производительности модели в соответствующих задачах. Это указывает на то, что ВЯМ формируют внутреннюю организацию, где различные «регионы» (головы внимания) специализируются на обработке определенных типов информации и выполнении конкретных когнитивных операций.
Когнитивная Иерархия: К Холистическому Рассуждению
Наблюдаемая специализация голов внимания в больших языковых моделях (ВЛМ) подтверждает концепцию иерархической организации, свойственной как биологическому, так и искусственному интеллекту. Исследования демонстрируют, что отдельные головы внимания фокусируются на различных аспектах входных данных, формируя последовательность обработки информации — от простых признаков до сложных абстракций. Этот принцип отражает структуру когнитивных процессов в мозге, где специализированные области отвечают за обработку конкретных типов информации и последовательное построение сложных представлений. Подобная иерархия позволяет ВЛМ эффективно обрабатывать сложные данные, разбивая их на управляемые этапы, и, что важно, предполагает возможность построения более интерпретируемых и надежных систем искусственного интеллекта, способных к обобщению знаний и адаптации к новым задачам.
Исследования показали, что в визуальных языковых моделях (VLM) обработка информации строится иерархически, где функции низкого уровня, такие как первичная обработка визуальных данных, служат основой для более сложных когнитивных процессов. Первичный анализ изображений, выделение границ и текстур формирует базу, на которой строятся последующие этапы — логические умозаключения, математические вычисления и принятие решений. По сути, VLM сначала «видят» и распознают базовые элементы изображения, а затем используют эту информацию для построения более сложных представлений и выполнения задач, требующих абстрактного мышления. Этот принцип отражает организацию человеческого мозга, где простые сенсорные сигналы обрабатываются и интегрируются для формирования комплексного понимания окружающего мира, позволяя моделям эффективно справляться со сложными запросами и задачами.
Визуально-языковые модели (VLM) демонстрируют удивительную способность эффективно обрабатывать сложные данные, что достигается благодаря иерархической структуре их работы. Подобно тому, как человеческий мозг разбивает сложные задачи на последовательность более простых шагов, VLM последовательно анализируют информацию, начиная с низкоуровневых признаков и постепенно переходя к абстрактным понятиям и выводам. Этот подход позволяет моделям справляться с задачами, требующими многоступенчатого рассуждения, без перегрузки вычислительных ресурсов. Иерархическая организация не только повышает эффективность обработки, но и обеспечивает большую гибкость и адаптивность VLM к различным типам входных данных и задачам, отражая принципы, лежащие в основе человеческой когнитивной архитектуры.
Исследование иерархической организации внимания в больших мультимодальных моделях (VLM) имеет решающее значение для повышения их надежности, интерпретируемости и способности к обобщению. Более глубокий анализ выявил высокую корреляцию Пирсона между различными архитектурами моделей, что свидетельствует о согласованности в разреженных паттернах активации. При этом, наблюдается низкая корреляция между головами внимания, отвечающими за различные функции, что подтверждает гипотезу о частично разделенных когнитивных процессах. Это позволяет предположить, что VLM, подобно человеческому мозгу, обрабатывают информацию поэтапно, выделяя специализированные области для конкретных задач. Понимание этой внутренней структуры открывает перспективы для разработки более эффективных и прозрачных алгоритмов машинного обучения, способных к более надежному решению сложных задач.
Исследование функциональных ролей внимания в визуально-языковых моделях выявляет специализацию отдельных голов внимания, что перекликается с принципом структурирования сложных систем. Как отмечает Марвин Минский: «Искусственный интеллект — это не попытка воспроизвести человеческий разум, а попытка понять, как работает разум вообще». Данная работа, исследуя специализированные головы внимания, подобно исследованию отдельных органов в живом организме, подтверждает, что устойчивость и эффективность системы возникают из ясных границ и специализированных функций. Выделение голов внимания, отвечающих за определенные когнитивные функции, такие как рассуждения, демонстрирует, что сложная система может быть понята через разложение на более простые, взаимодействующие модули.
Куда Далее?
Представленная работа, исследуя функциональную специализацию аттеншн-голов в мультимодальных моделях, лишь приоткрывает завесу над сложной архитектурой, определяющей поведение этих систем. Утверждение о выявлении “модулей рассуждения” требует осторожности: элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, а не из произвольного навешивания ярлыков на отдельные компоненты. Каждая оптимизация, как правило, создает новые узлы напряжения, и задача интерпретации становится экспоненциально сложнее.
Ключевым направлением дальнейших исследований представляется не просто идентификация специализированных голов, но понимание взаимодействия между ними. Необходимо перейти от анализа изолированных компонентов к изучению динамики всей системы, подобно тому, как живой организм функционирует не за счет отдельных органов, а за счет их согласованной работы. Использование методов, выходящих за рамки простого “зондирования”, представляется необходимым.
В конечном счете, истинный прогресс в области интерпретируемости искусственного интеллекта будет достигнут не тогда, когда удастся “объяснить” поведение модели, а когда удастся спроектировать систему, которая будет по своей сути прозрачной и понятной. Архитектура — это поведение системы во времени, а не схема на бумаге. Поиск принципов, определяющих эту архитектуру, и есть главная задача.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10300.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок в будущее: юмористический взгляд на недавние квантовые приключения!
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
- Видео-R4: Размышляя над видео, чтобы лучше понимать текст
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Модель Motif 2 12.7B: Новый взгляд на эффективные языковые модели
2025-12-14 00:58