Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что внутренние представления языковых моделей о понятиях, таких как достоверность, могут резко меняться по мере развития диалога.
Динамика линейных представлений в языковых моделях ставит под сомнение стабильность интерпретационных методов и требует новых подходов к мониторингу поведения моделей.
Несмотря на прогресс в интерпретируемости языковых моделей, остается неясным, насколько стабильны их внутренние представления в динамике взаимодействия. В работе ‘Linear representations in language models can change dramatically over a conversation’ исследуется эволюция линейных представлений в языковых моделях в ходе диалога. Показано, что эти представления могут существенно меняться, вплоть до изменения статуса информации с фактической на вымышленную и обратно, причем адаптация зависит от контекста и сохраняется даже при использовании сценариев, сгенерированных другими моделями. Ставит ли это под сомнение надежность статических методов интерпретации и требует ли разработки новых подходов к мониторингу поведения моделей в процессе обучения и взаимодействия?
Иллюзия Стабильного Знания: Динамика Внутренних Представлений
Современные языковые модели, несмотря на свою впечатляющую способность к обработке информации, демонстрируют удивительную пластичность внутренних представлений, что ставит под сомнение устоявшиеся представления о стабильности значения. Исследования показывают, что эти модели не просто извлекают знания из памяти, но активно конструируют их в зависимости от контекста. Эта особенность проявляется в том, что внутренние «метки», кодирующие понятия, могут изменяться, адаптироваться и даже инвертироваться в зависимости от входных данных. Такая гибкость, хотя и обеспечивает адаптивность к различным задачам, подчеркивает, что «знание» в модели является динамичным процессом, а не фиксированным состоянием, требующим переосмысления способов оценки надежности и интерпретации их ответов.
Исследования языковых моделей демонстрируют, что они не просто извлекают информацию из хранилища знаний, но и активно формируют её в зависимости от контекста. Этот процесс, получивший название «Репрезентационная Адаптация», указывает на то, что значение слов и понятий не является фиксированным, а динамически конструируется моделью в ответ на входящие данные. Вместо пассивного поиска соответствий, модель перестраивает внутренние представления, адаптируя их к конкретной ситуации и, как следствие, влияя на её ответы и выводы. Таким образом, понимание этого механизма формирования знания является ключевым для оценки надёжности и предсказуемости поведения языковых моделей.
Понимание этой адаптивности внутренних представлений языковых моделей имеет решающее значение для адекватной интерпретации их поведения и оценки надежности. Изначальные представления о том, что модели лишь извлекают существующие знания, оказались неверны: модели активно конструируют смысл в зависимости от контекста, что приводит к динамическому изменению их внутренних представлений. Это означает, что стабильность «понимания» модели не является зафиксированной характеристикой, а подвержена влиянию входных данных и может даже приводить к инверсии представлений о правдивости и ложности. Следовательно, оценка надежности и предсказуемости языковых моделей требует учета этой адаптивности, а не полагаться на предположения о фиксированном значении их внутренних представлений.
Предварительные исследования предполагали, что высокоуровневые концепции, такие как фактологичность и этичность, могут быть закодированы в линейных представлениях внутри языковых моделей. Однако, проведенное исследование демонстрирует, что эти представления не являются статичными, а способны динамически изменяться. В частности, обнаружено, что направление этих представлений может инвертироваться, то есть модель, ранее ассоциировавшая определенные признаки с истинными утверждениями, может начать связывать их с ложными, и наоборот. Это указывает на то, что модели не просто извлекают знания из фиксированного хранилища, а активно конструируют их в зависимости от контекста, что ставит под вопрос стабильность и надежность интерпретации их ответов.
Методы Анализа: Раскрытие Динамики Представлений
Методы, такие как ‘Contrast-Consistent Search’ (CCS), предназначены для выявления ключевых размерностей внутри линейных представлений, формируемых языковыми моделями. CCS анализирует, как активации нейронов изменяются в ответ на различные входные данные, позволяя определить, какие аспекты входной информации кодируются вдоль конкретных размерностей. Этот подход предполагает, что каждая размерность в векторном пространстве модели соответствует определенной семантической характеристике или концепции. Анализ изменений активаций позволяет количественно оценить вклад каждой размерности в кодирование информации и, таким образом, лучше понять внутреннюю работу модели. Результаты CCS используются для визуализации и интерпретации представлений, что способствует более глубокому пониманию процесса принятия решений моделью.
Традиционные инструменты интерпретируемости, такие как разреженные автоэнкодеры (Sparse Autoencoders), могут давать неполную картину динамических представлений, формируемых современными языковыми моделями. Ограничение связано с тем, что эти инструменты, как правило, анализируют представления как статические, фиксированные векторы, не учитывая их способность изменяться в ответ на незначительные изменения контекста или входных данных. В результате, выделенные автоэнкодером ключевые направления в пространстве представлений могут не отражать истинную природу кодируемой информации, особенно в сценариях, где модель адаптирует свои представления в ходе взаимодействия или для учета нюансов запроса. Это приводит к тому, что интерпретации, основанные на статических представлениях, могут быть неточными или неполными.
В ходе экспериментов было продемонстрировано, что векторные представления, формируемые языковыми моделями, существенно изменяются даже при незначительных изменениях контекста, например, при использовании запроса, подразумевающего противоположные утверждения («Opposite Day Prompt»). Данные изменения не являются случайными; они поддаются количественной оценке, показывая, что направления векторов в многомерном пространстве могут полностью меняться в ходе диалога. Наблюдаемая динамика указывает на то, что отдельные измерения векторного пространства не всегда стабильно связаны с конкретными концептами или признаками, а их значение контекстуально зависимо и подвержено инверсии.
Результаты исследований показывают, что линейные измерения в векторных представлениях, формируемых языковыми моделями, не демонстрируют стабильной корреляции с конкретными понятиями. Наблюдается значительное смещение этих измерений даже при незначительных изменениях контекста, например, при использовании противоположных запросов. Это указывает на то, что интерпретация отдельных линейных измерений как однозначно кодирующих определенные концепции является упрощением. Динамический характер этих представлений подразумевает, что связь между измерениями и концептами не является фиксированной и может изменяться в зависимости от контекста диалога.
Контекст как Формирующая Сила: Адаптация в Диалоге
Эксперименты с моделями Gemma и Qwen3 показали, что контекст беседы оказывает существенное влияние на способы представления информации внутри моделей. Анализ внутренних представлений показал, что модели динамически адаптируют эти представления в ответ на поступающие реплики, изменяя их структуру и содержание. Наблюдаемый эффект проявляется в изменении активаций нейронов и весов связей, что свидетельствует о том, что контекст не просто добавляется к существующему представлению, а активно формирует его. Данные изменения позволяют моделям более эффективно обрабатывать и генерировать ответы, релевантные текущему диалогу.
Способность моделей к обучению в контексте (In-Context Learning) напрямую связана с адаптацией их внутреннего представления информации. В процессе диалога модели изменяют способ кодирования и обработки данных, чтобы лучше соответствовать текущему контексту и запросам пользователя. Это означает, что модель не просто применяет заранее заданные знания, а динамически перестраивает свое представление о данных, основываясь на предшествующих сообщениях в разговоре. Фактически, модель «перенастраивает» свою интерпретацию информации, что позволяет ей генерировать более релевантные и когерентные ответы в рамках текущей беседы.
Эксперименты с моделями Gemma и Qwen3 показали, что способность к адаптации представлений распространяется и на ролевые игры. Модели демонстрируют готовность изменять способ представления информации для воплощения различных персонажей. Это проявляется в изменении векторов признаков и активаций внутри сети, что позволяет модели генерировать ответы, соответствующие заданной роли и её характеристикам. Адаптация происходит динамически в процессе диалога, позволяя модели последовательно поддерживать выбранный образ.
Количественный анализ показал, что модели большего размера (27 миллиардов параметров) демонстрируют более выраженные изменения в способе представления информации по сравнению с моделями меньшего размера (4 миллиарда). Это указывает на зависимость данного явления от масштаба модели. Примечательно, что начальная точность модели Gemma 27B при ответах на вопросы, требующие фактической точности, в пустом контексте превышала 90%, что свидетельствует о ее высокой базовой компетентности до включения диалогового контекста.
Пределы Интерпретируемости и Перспективы Развития
Данное исследование ставит под сомнение устоявшееся представление о том, что внутренние представления языковых моделей можно интерпретировать как зафиксированные кодировки понятий. Полученные результаты демонстрируют, что эти представления не являются статичными, а обладают высокой пластичностью и могут изменяться в процессе взаимодействия с моделью. Это означает, что попытки привязать конкретные нейронные активации к определенным концепциям могут быть ошибочными, поскольку эти связи не являются постоянными. Вместо этого, представления следует рассматривать как динамичные и контекстно-зависимые, что существенно усложняет задачу интерпретации и требует разработки новых методов для понимания того, как модель обрабатывает информацию и формирует свои ответы.
Наблюдаемая пластичность внутренних представлений языковых моделей имеет существенные последствия для оценки их надёжности и смягчения потенциальных предубеждений. Исследование демонстрирует, что концептуальное соответствие этих представлений не является фиксированным, а может изменяться в ходе взаимодействия, что ставит под сомнение возможность интерпретации внутренних состояний как устойчивых кодировок понятий. Эта динамичность означает, что оценка надёжности модели не может основываться на однократном анализе её внутренних представлений, поскольку эти представления могут перестраиваться в зависимости от контекста и входных данных. В результате, существующие методы оценки, основанные на статических интерпретациях, могут давать неверные результаты и не отражать реальную степень предвзятости или склонности к генерации недостоверной информации. Понимание и учет этой пластичности становится критически важным для разработки более надёжных и справедливых систем искусственного интеллекта, способных к адаптации и самокоррекции.
Перспективные исследования должны быть направлены на разработку методов отслеживания и понимания этих динамических представлений в режиме реального времени. Для этого требуется создание инструментов, способных фиксировать изменения в структуре нейронных сетей по мере обработки информации, а также алгоритмов, интерпретирующих эти изменения как отражение эволюции знаний и убеждений модели. Особое внимание следует уделить методам визуализации, позволяющим наглядно представить динамику представлений, и техникам, позволяющим количественно оценить степень их соответствия фактическим данным и контексту диалога. Подобные разработки позволят не только глубже понять внутреннюю работу языковых моделей, но и создать системы, способные адаптироваться к новым данным и корректировать свои представления о мире, обеспечивая тем самым большую надежность и прозрачность искусственного интеллекта.
Исследования показали, что внутренние представления языковых моделей не являются статичными и зафиксированными кодировками понятий, а демонстрируют значительную пластичность в процессе диалога. Количественно доказано, что эти представления могут изменять свою связь с фактической информацией, фактически «инвертируя» соответствие между истинными и ложными утверждениями. Этот феномен подчеркивает необходимость отказа от представления о моделях как о «черных ящиках» с неизменными внутренними состояниями. Признание и учет динамической природы языковых моделей является ключевым фактором для создания более надежных и устойчивых систем искусственного интеллекта, способных адаптироваться к меняющемуся контексту и избегать распространения предвзятой или неточной информации.
Исследование демонстрирует, что внутренние представления языковых моделей не являются статичными, а претерпевают значительные изменения в ходе диалога. Этот динамический сдвиг в репрезентациях, особенно в отношении таких понятий, как фактичность, ставит под сомнение надежность методов интерпретируемости, полагающихся на стабильность внутренних состояний модели. Как отмечал Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно доказать». В данном контексте, это подчеркивает необходимость строгой проверки и адаптации методов анализа, чтобы они соответствовали изменяющейся природе языковых моделей и могли достоверно отслеживать их поведение. Подобно тому, как инженер стремится к эволюции инфраструктуры без полной перестройки квартала, исследователи должны разрабатывать инструменты, способные адаптироваться к динамичным репрезентациям без потери общей картины.
Куда Ведет Этот Путь?
Представленные результаты подчеркивают, что внутренние представления языковых моделей — это не застывшие конструкции, а динамичные, меняющиеся сущности. Иллюзия стабильности, столь удобная для методов интерпретируемости, оказывается лишь оптическим обманом. Каждое новое вхождение в контекст порождает скрытую цену свободы, изменяя внутренний ландшафт модели и усложняя задачу надежного мониторинга ее поведения. Простое наблюдение за выходными данными, как показывает исследование, недостаточно для понимания происходящих изменений.
Необходимо сместить фокус исследований на изучение динамики представлений, а не только их статического содержания. Понимание механизмов, определяющих эти изменения, — ключ к созданию действительно прозрачных и контролируемых систем. Вопрос в том, как выстроить систему обратной связи, позволяющую не просто констатировать факт изменения, но и предсказывать его, а возможно, и направлять. Структура, определяющая поведение, требует не просто анализа, но и проектирования.
В перспективе, представляется важным исследование взаимосвязи между динамикой представлений и такими критическими аспектами, как фактичность и предвзятость. Как меняется внутреннее представление о «правде» в процессе диалога? Какие структурные решения делают модель более устойчивой к манипуляциям и искажениям? Ответы на эти вопросы потребуют не только новых методов анализа, но и переосмысления фундаментальных принципов построения языковых моделей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20834.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Хаос и порядок в квантовых флуктуациях: неожиданная классическая типичность
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
- Динамическая теория поля в реальном времени: путь к квантовым вычислениям
- Игры в коалиции: где стабильность распадается на части.
2026-01-30 00:53