Разбираем LLM на атомарные действия: как обучить «думать» поэтапно.

от

Автор: Денис Аветисян

Траектория решения разбирается на последовательность действий, каждое из которых рассматривается как результат обучения модели на основе предыдущего состояния, при этом качество генерации этих действий оценивается путем сравнения с экспертным решением и использования полученной разницы в качестве сигнала для дальнейшей оптимизации.
Траектория решения разбирается на последовательность действий, каждое из которых рассматривается как результат обучения модели на основе предыдущего состояния, при этом качество генерации этих действий оценивается путем сравнения с экспертным решением и использования полученной разницы в качестве сигнала для дальнейшей оптимизации.

В эпоху стремительного развития больших языковых моделей (LLM), вопрос не просто в масштабе, а в способности к истинному рассуждению, особенно в сложных сценариях, остаётся ключевой проблемой. В исследовании «Supervised Reinforcement Learning: From Expert Trajectories to Step-wise Reasoning«, авторы сталкиваются с парадоксом: стандартные методы обучения, опирающиеся на прямую оптимизацию или простое подражание экспертам, зачастую терпят неудачу при решении действительно трудных задач, где даже небольшая ошибка в начальной стадии рассуждений может привести к полному краху всей цепочки логических выводов. Но возможно ли создать модель, способную не просто имитировать процесс мышления, а пошагово, осознанно строить логическую цепочку, извлекая уроки из опыта экспертов и адаптируясь к новым, незнакомым ситуациям? И, главное, способно ли такое обучение преодолеть порог сложности, где стандартные методы оказываются бессильны, и открыть путь к созданию действительно разумных систем искусственного интеллекта?

🚀 Квантовые новости

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

Присоединиться к каналу

Пределы Масштаба: За гранью Трансформеров

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), истинное рассуждение – особенно в сложных сценариях – остаётся значительной проблемой. Многие наблюдатели ошибочно полагают, что увеличение размера модели автоматически решит эту проблему, однако, как показывают исследования, простой масштаб имеет свои пределы. Как и в любом взломе, где каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения, для создания LLM с надёжными способностями к рассуждению необходим фундаментально новый подход.

Простое наращивание параметров модели даёт лишь убывающую отдачу. Это подобно попытке построить более высокую башню из карточных домиков – в какой-то момент её структура становится слишком хрупкой, чтобы выдержать дополнительный вес. Необходимо выйти за рамки грубой силы и сосредоточиться на улучшении самой архитектуры и алгоритмов обучения.

Эксперименты показывают, что предлагаемый метод SRL значительно превосходит базовые модели и RLVR на сложных математических задачах, при этом прямое применение SFT приводит к снижению производительности, а использование SRL в сочетании с RLVR обеспечивает наивысшие результаты.
Эксперименты показывают, что предлагаемый метод SRL значительно превосходит базовые модели и RLVR на сложных математических задачах, при этом прямое применение SFT приводит к снижению производительности, а использование SRL в сочетании с RLVR обеспечивает наивысшие результаты.

Авторы данной работы предлагают отойти от парадигмы «больше – значит лучше» и сосредоточиться на создании более эффективных алгоритмов обучения, которые позволяют моделям не просто запоминать закономерности, но и понимать их суть. Это требует разработки новых методов представления знаний, а также алгоритмов, которые позволяют моделям делать логические выводы и решать сложные проблемы.

Важно понимать, что истинное рассуждение – это не просто способность выдавать правильные ответы, но и способность объяснять, как эти ответы были получены. Модель, которая умеет рассуждать, должна быть способна обосновать свои выводы и объяснить, почему она пришла к такому, а не к другому решению. Это требует разработки новых методов оценки способностей моделей к рассуждению, которые учитывают не только правильность ответов, но и качество объяснений.

В конечном итоге, цель состоит в том, чтобы создать модели, которые могут не только решать сложные проблемы, но и учиться на своих ошибках, адаптироваться к новым ситуациям и генерировать новые знания. Это требует разработки новых методов обучения, которые позволяют моделям не просто запоминать информацию, но и понимать её смысл и использовать её для решения новых задач.

Обучение с Подкреплением: Имитация Экспертного Мышления

Традиционные подходы к обучению больших языковых моделей (LLM) часто сталкиваются с ограничениями, когда дело доходит до решения сложных задач, требующих многоэтапного рассуждения. Авторы данной работы увидели в этом не просто техническую проблему, а вызов, требующий переосмысления самой парадигмы обучения. Вместо того, чтобы пытаться заставить модель просто выдавать правильные ответы, они предложили новый подход, который фокусируется на воспроизведении самого процесса мышления. Supervised Reinforcement Learning (SRL) – это не просто ещё один алгоритм, это попытка “взломать” процесс обучения, разобрав его на последовательность понятных и воспроизводимых действий.

SRL предлагает многообещающий путь вперед, переосмысливая решение проблем как последовательный процесс принятия решений. Ключевая идея заключается в том, чтобы обучить LLM воспроизводить ключевые действия, лежащие в основе экспертного рассуждения. Это позволяет не только повысить точность, но и сделать процесс мышления модели более интерпретируемым и надежным. Вместо “черного ящика”, выдающего результат, мы получаем систему, способную демонстрировать логику своих действий.

Для достижения этой цели авторы используют такие техники, как Action Decomposition. Суть в том, чтобы разбить сложные задачи на управляемые шаги, что повышает как эффективность, так и точность. Это как разобрать сложный механизм на отдельные детали, чтобы понять, как он работает. Каждый шаг становится отдельным “вектором атаки” на проблему, позволяя модели более эффективно использовать свои ресурсы.

Применение SRL к задачам SWE демонстрирует, что использование предыдущих действий эксперта и соответствующих наблюдений в качестве контекста для LLM позволяет генерировать последовательные действия, а сравнение этих действий с действиями эксперта служит основой для вычисления награды на основе сходства последовательностей.
Применение SRL к задачам SWE демонстрирует, что использование предыдущих действий эксперта и соответствующих наблюдений в качестве контекста для LLM позволяет генерировать последовательные действия, а сравнение этих действий с действиями эксперта служит основой для вычисления награды на основе сходства последовательностей.

В основе SRL лежит идея о том, что понимание системы – это и есть взлом. Вместо того, чтобы просто имитировать конечный результат, авторы предлагают обучать модель воспроизводить сам процесс мышления эксперта. Это позволяет не только повысить точность, но и сделать процесс мышления модели более прозрачным и предсказуемым. В конечном итоге, это открывает путь к созданию более надежных и эффективных систем искусственного интеллекта.

Авторы подчеркивают, что их подход – это не просто техническое усовершенствование, а принципиально новый взгляд на проблему обучения. Они предлагают отказаться от идеи о том, что модель должна просто “угадывать” правильный ответ, и вместо этого обучать ее воспроизводить сам процесс мышления эксперта. Это требует более глубокого понимания как самой задачи, так и принципов работы человеческого мозга, но в конечном итоге позволяет создать системы, способные решать задачи, которые раньше казались невозможными.

Уточнение Процесса Обучения: Данные, Награды и Эффективность

Для эффективной работы SRL-агентов требуется высококачественный набор данных, предоставляющий детальные трассировки рассуждений для сложных задач. В данном исследовании авторы использовали S1K Dataset, который содержит тщательно задокументированные решения, позволяющие модели не просто получить ответ, но и понять логику его получения. Это принципиально отличает подход от простого запоминания паттернов, характерного для некоторых методов обучения с подкреплением.

В отличие от RL(VR), использующего полноцелостный вывод для оценки корректности ответа, и SFT, обучающегося на основе вероятности полной реакции, SRL разбивает реакцию на последовательные действия, используя предыдущие шаги в качестве контекста для генерации следующего шага и вычисления награды на основе сходства с реакцией эксперта.
В отличие от RL(VR), использующего полноцелостный вывод для оценки корректности ответа, и SFT, обучающегося на основе вероятности полной реакции, SRL разбивает реакцию на последовательные действия, используя предыдущие шаги в качестве контекста для генерации следующего шага и вычисления награды на основе сходства с реакцией эксперта.

Ключевым элементом обучения является функция вознаграждения, основанная на сходстве последовательностей (Sequence Similarity Reward). Этот подход обеспечивает прямой сигнал модели, побуждая её имитировать действия и стратегии экспертов. Вместо того, чтобы оценивать только конечный результат, система вознаграждает модель за каждый шаг, приближающий её к решению, что значительно ускоряет процесс обучения и повышает его эффективность. Это можно сравнить с отладкой сложной системы: важно не только найти ошибку, но и понять, как она возникла.

Однако даже самый эффективный алгоритм может столкнуться с проблемами, если он тратит ресурсы на обработку неинформативных данных. Для борьбы с этой неэффективностью авторы использовали технику динамической выборки (Dynamic Sampling). Эта техника позволяет отфильтровывать образцы, не предоставляющие значимой информации для обучения, тем самым ускоряя процесс и повышая его устойчивость. Это напоминает процесс очистки сигнала от шума: чем чище сигнал, тем легче извлечь полезную информацию.

Авторы отмечают, что динамическая выборка особенно важна в контексте обучения с подкреплением, где даже небольшое количество неинформативных образцов может значительно замедлить процесс обучения. Отфильтровывая эти образцы, система может сосредоточиться на тех, которые действительно способствуют улучшению производительности, что приводит к более эффективному и устойчивому обучению.

Таким образом, комбинация высококачественного набора данных, функции вознаграждения, основанной на сходстве последовательностей, и техники динамической выборки позволяет авторам достичь значительных успехов в обучении SRL-агентов, способных решать сложные задачи, требующие глубокого рассуждения и стратегического планирования.

Проверка Прогресса: От Теории к Практическому Применению

Исследователи, стремясь выйти за рамки теоретических построений и продемонстрировать практическую применимость предложенных методов, провели серию строгих испытаний. Ключевым аспектом этой проверки стала оценка производительности на эталонных задачах, в частности, на SWE-Bench, предназначенном для оценки способностей в области разработки программного обеспечения. Эталонные задачи – это не просто набор тестов; это лакмусовая бумажка, способная выявить истинный потенциал системы.

Особое внимание уделялось задаче, где начальная производительность системы фактически равна нулю. В таких ситуациях стандартные метрики оценки теряют смысл. Здесь на первый план выходит показатель Pass@KK Rate – мера успеха, определяющая долю успешно решенных задач из K попыток. Этот показатель позволяет оценить способность системы к обучению на крайне сложных проблемах, где даже единичный успех является значимым достижением. Это подобно взлому сложной системы безопасности – каждая успешная попытка приближает к цели.

Анализ распределения длины рассуждений показывает, что модель, обученная с использованием SRL, демонстрирует иное распределение длины рассуждений по сравнению с базовой моделью.
Анализ распределения длины рассуждений показывает, что модель, обученная с использованием SRL, демонстрирует иное распределение длины рассуждений по сравнению с базовой моделью.

Результаты испытаний показали, что предложенные методы SRL демонстрируют значительное превосходство над существующими подходами в решении сложных задач. Это не просто количественный прирост производительности; это качественный скачок в способности системы к рассуждению и принятию решений. Исследователи отмечают, что предложенные методы позволяют не только решать сложные задачи, но и находить новые, более эффективные способы их решения.

Толкая границы возможного на этих сложных задачах, исследователи демонстрируют потенциал SRL для раскрытия более надежных и устойчивых возможностей рассуждения ИИ. Это не просто улучшение существующих алгоритмов; это создание новой парадигмы обучения, которая позволит создавать ИИ, способный решать самые сложные задачи, стоящие перед человечеством. Это подобно созданию универсального ключа, открывающего любые двери.

Исследователи подчеркивают, что ключевым фактором успеха является не только алгоритм обучения, но и качество данных. Чем более разнообразны и реалистичны данные, тем лучше система обучается и тем более эффективно она работает. Это подобно обучению опытного мастера – чем больше опыта, тем лучше результат.

За Пределами Текущих Ограничений: К Объяснимому и Устойчивому Рассуждению

Изучение границ возможностей – не просто академическое упражнение, но и приглашение к эксперименту. Исследования, представленные в данной работе, открывают новые пути понимания механизмов разумного поведения искусственного интеллекта. Однако, даже самые успешные модели сталкиваются с ограничениями, особенно когда речь заходит о сложности решаемых задач и прозрачности процесса принятия решений.

В будущем, ключевым направлением исследований станет повышение интерпретируемости агентов, обученных с использованием SRL. Концепция «внутреннего монолога» (Inner Monologue), позволяющая заглянуть в ход мыслей модели, представляется особенно перспективной. Это не просто возможность отследить этапы решения задачи, но и инструмент для выявления потенциальных ошибок и улучшения стратегий обучения. Представьте себе систему, которая не только выдает правильный ответ, но и объясняет, как она к нему пришла – это уже не просто инструмент, а партнер.

Развитие более эффективных алгоритмов обучения с подкреплением, таких как Group Relative Policy Optimization (GRPO), также имеет решающее значение. Масштабирование этих методов для решения ещё более сложных проблем требует постоянной оптимизации и поиска новых подходов. Важно не просто увеличивать вычислительные мощности, но и разрабатывать алгоритмы, которые эффективно используют доступные ресурсы.

Конечная цель этих исследований – создание ИИ-систем, способных не только решать проблемы, но и чётко и понятно артикулировать свой ход мыслей. Это не просто вопрос технической реализации, но и вопрос доверия и сотрудничества. Система, способная объяснить свои действия, вызывает больше доверия и позволяет людям более эффективно взаимодействовать с ней. Именно это и является ключом к созданию действительно разумного искусственного интеллекта.

Исследователи предлагают интересный подход к обучению больших языковых моделей, разбивая сложные задачи на последовательность действий. Это напоминает о словах Ады Лавлейс: “Изобретение — это предвидение, а не только вычисление.” Она, безусловно, оценила бы стремление авторов к декомпозиции проблем – ведь понимание системы, как и её взлом, начинается с разделения целого на части. Использование “награды за сходство последовательностей” для обучения, предложенное в статье, – это не просто вычисление, а попытка предвидеть и направить процесс рассуждений модели, заставляя её имитировать логику эксперта. Авторы, по сути, предлагают способ превратить машину в предсказателя, а это, согласитесь, весьма в духе Ады Лавлейс.

Что дальше?

Авторы, безусловно, открыли ящик Пандоры – или, скорее, разобрали очередной чёрный ящик, полагая, что понимают его устройство. Supervised Reinforcement Learning, как они показали, – это не просто ещё один алгоритм, а способ заставить языковые модели думать, пусть и в весьма специфическом смысле. Однако, не стоит обольщаться. Разложение сложных задач на последовательность действий – это лишь имитация рассуждений, а не само рассуждение. Вопрос в том, как далеко можно зайти, полагаясь на последовательность, а не на понимание?

Очевидным направлением для дальнейших исследований является преодоление ограничений, связанных с необходимостью большого количества экспертных траекторий. Если модель полагается на готовые решения, где заканчивается обучение, а начинается простое копирование? Поиск способов обучения без учителя, или с минимальным количеством размеченных данных, – вот где кроется настоящая проверка на прочность. Возможно, ключ лежит в разработке более изощренных функций вознаграждения, способных оценивать не только сходство последовательностей, но и новизну, элегантность и, осмелимся сказать, красоту решения.

В конечном итоге, ценность этой работы заключается не в решении конкретных задач, таких как математические головоломки или написание кода, а в постановке вопроса: что вообще значит «думать» для машины? И как можно создать систему, которая не просто выполняет инструкции, а способна к самостоятельному, творческому решению проблем? Это путь, полный неопределенности и риска, но именно в хаосе и рождаются настоящие открытия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25992.pdf

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

Смотрите также:

2025-10-31 19:52