Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационный метод обучения языковых моделей, позволяющий им самостоятельно улучшать свои навыки рассуждения и находить ответы на сложные вопросы.
В статье представлен Coupled Variational Reinforcement Learning (CoVRL) — алгоритм, сочетающий генерацию ответов на основе вопросов и направляемых подсказок, оптимизирующий композитное распределение и использующий гибридную стратегию сэмплирования для повышения логических способностей языковых моделей без использования внешних верификаторов.
Несмотря на значительный прогресс в обучении языковых моделей с подкреплением, их эффективность часто ограничивается необходимостью в проверяемых сигналах вознаграждения. В данной работе, посвященной ‘Coupled Variational Reinforcement Learning for Language Model General Reasoning’, предложен новый подход, объединяющий вариационный вывод и обучение с подкреплением посредством гибридной стратегии выборки. Разработанный метод CoVRL позволяет эффективно исследовать пространство решений, одновременно обеспечивая согласованность между логической цепочкой рассуждений и конечным ответом. Способен ли этот подход открыть новые горизонты в развитии общих способностей языковых моделей к рассуждению и решению сложных задач?
Логическое мышление: вызов для современных моделей
Несмотря на впечатляющий прогресс в области искусственного интеллекта, современные языковые модели, такие как Qwen2.5-7B-Base, зачастую демонстрируют трудности при решении сложных задач, требующих логического мышления и анализа. Это указывает на фундаментальные ограничения в их способности к глубокой обработке информации и пониманию взаимосвязей между фактами. Вместо истинного понимания, модели часто полагаются на статистические закономерности в данных, что приводит к ошибкам при столкновении с новыми или неоднозначными ситуациями. Такие ограничения подчеркивают необходимость разработки новых подходов к обучению моделей, которые позволят им не просто воспроизводить информацию, но и критически оценивать ее и делать обоснованные выводы.
Традиционные методы обучения с подкреплением, направленные на улучшение рассуждений в языковых моделях, часто оказываются хрупкими и чувствительными к изменениям в данных или задачах. Подходы, использующие доступные верификаторы для формирования вознаграждения, требуют обширного набора вручную определенных сигналов, что значительно ограничивает их масштабируемость и адаптивность. Создание таких сигналов — трудоемкий процесс, требующий глубокого понимания предметной области и тщательной настройки, а незначительные ошибки в определении вознаграждения могут привести к нежелательному поведению модели. В результате, подобные системы часто демонстрируют низкую устойчивость к новым, не встречавшимся ранее сценариям, и требуют постоянного вмешательства человека для поддержания оптимальной производительности.
Сочетание вариационного вывода и обучения с подкреплением: новый подход
Предлагаемый метод, Coupled Variational Reinforcement Learning (CVRL), объединяет вариационный вывод с обучением с подкреплением для явного моделирования следов рассуждений (латентные переменные) в виде вероятностных распределений. В CVRL, процесс рассуждения представляется как набор скрытых переменных, описываемых вероятностным распределением $p(z|s)$, где $z$ — латентные переменные, а $s$ — состояние среды. Использование вариационного вывода позволяет аппроксимировать это распределение, обеспечивая возможность эффективного обучения и принятия решений в сложных средах, где явное отслеживание всех возможных путей рассуждений нецелесообразно. Таким образом, CVRL позволяет моделировать неопределенность в процессе рассуждений и эффективно исследовать пространство решений.
В основе предложенного метода лежит использование композитного распределения $P(z) = P(z|\tau)P(\tau)$, объединяющего априорное ($P(\tau)$) и апостериорное ($P(z|\tau)$) распределения латентных переменных $z$. Композитное распределение позволяет эффективно осуществлять исследование (exploration) пространства состояний за счет использования априорного распределения, а также эксплуатацию (exploitation) накопленного опыта посредством апостериорного распределения. Такая связь между априорным и апостериорным распределениями способствует более быстрой сходимости обучения и повышению эффективности алгоритма за счет балансировки между исследованием новых стратегий и использованием уже известных.
Гибридная выборка (Hybrid Sampling) в Coupled Variational Reinforcement Learning представляет собой процедуру, чередующую отбор образцов из априорного ($P(z)$) и апостериорного ($P(z|s)$) распределений латентных переменных $z$. Эта стратегия позволяет модели одновременно исследовать новые, потенциально полезные пути рассуждений, отбирая образцы из априорного распределения, и уточнять уже установленные, эффективные стратегии, используя апостериорное распределение. Чередование между этими двумя источниками образцов способствует поддержанию баланса между исследованием (exploration) и использованием (exploitation), что критически важно для эффективного обучения в задачах обучения с подкреплением, особенно при моделировании сложных процессов рассуждений.
Оптимизация рассуждений с помощью вариационных методов
В основе нашего подхода лежит вариационный вывод, используемый для аппроксимации недоступного апостериорного распределения по траекториям рассуждений. Непосредственное вычисление $P(z|x)$, где $z$ — траектория рассуждений, а $x$ — входные данные, является вычислительно сложным. Вариационный вывод заменяет эту задачу на оптимизацию нижней границы логарифмической вероятности (Evidence Lower Bound, ELBO), что позволяет эффективно оценивать и обновлять параметры модели. Это приближение значительно снижает вычислительные затраты и обеспечивает более быструю сходимость процесса обучения, особенно в задачах, требующих анализа длинных последовательностей рассуждений.
Для обеспечения стабильного и эффективного обучения используется алгоритм оптимизации политик GRPO (Generalized Advantage Estimation with PPO), сочетающий в себе преимущества политик, основанных на доверительных областях (Trust Region Policy Optimization). Оптимизация происходит путем минимизации функции потерь, состоящей из отрицательного логарифмического правдоподобия ($-\log p(\tau)$), которое оценивает вероятность траектории рассуждений $\tau$, и регуляризации на основе расхождения Кулбака-Лейблера (KL-дивергенции). KL-дивергенция ограничивает отклонение текущей политики от начальной, предотвращая резкие изменения и обеспечивая стабильность процесса обучения. Комбинация этих элементов позволяет эффективно исследовать пространство политик и находить оптимальные стратегии рассуждений.
Функция вознаграждения, являющаяся ключевым элементом обучения с подкреплением, направляет модель к правильным ответам, оценивая качество каждого шага рассуждений. В рамках вариационного подхода, она используется для формирования сигнала, оптимизирующего политику поиска наиболее вероятных траекторий рассуждений. Вариационный вывод, в свою очередь, обеспечивает надежный механизм исследования пространства возможных рассуждений, позволяя модели эффективно уточнять и совершенствовать процесс вывода, даже в условиях неполной информации или высокой сложности задачи. Оптимизация осуществляется путем максимизации ожидаемого вознаграждения, полученного на основе траекторий, сгенерированных политикой, при одновременном применении регуляризации для предотвращения переобучения и обеспечения стабильности обучения.
Демонстрируемая производительность и более широкое влияние
Продемонстрированные улучшения в производительности на эталонных наборах данных, таких как TheoremQA и MMLU-Pro, свидетельствуют о значительном усилении способностей модели к логическому мышлению. Результаты показывают, что модель не просто запоминает ответы, но и способна к более глубокому анализу и решению задач, требующих вывода и доказательств. Данные улучшения подтверждаются конкретными цифрами, указывающими на повышение точности и эффективности модели в сложных областях, что открывает новые перспективы для применения в задачах, требующих интеллектуального анализа и принятия решений. Наблюдаемый прогресс позволяет предположить, что модель способна к более надежной и адаптивной работе в различных сценариях.
В отличие от существующих методик, таких как VeriFree, LaTRO и JLB, данный подход принципиально отличается тем, что направлен непосредственно на улучшение процесса рассуждений, а не просто на оптимизацию сигналов вознаграждения. Предыдущие методы часто сосредотачивались на максимизации награды, что могло приводить к поверхностным решениям и недостаточной надежности в сложных ситуациях. Вместо этого, исследуемая стратегия акцентирует внимание на внутренней логике и последовательности рассуждений, позволяя модели более эффективно анализировать информацию и приходить к обоснованным выводам. Такой подход открывает возможности для создания более устойчивых и интерпретируемых систем искусственного интеллекта, способных решать широкий спектр сложных задач, требующих глубокого понимания и логического мышления.
Исследование демонстрирует, что отсоединение процесса рассуждений от непосредственного максимизирования вознаграждения открывает путь к созданию более устойчивых и понятных систем искусственного интеллекта, способных решать сложные задачи. В рамках данной работы, разработанный подход CoVRL показал значительное улучшение производительности — на 12.4% по сравнению с базовой моделью и на 2.3% превзошел наиболее сильный аналог на различных эталонных наборах данных. Это свидетельствует о том, что фокусировка на улучшении логической последовательности и глубины рассуждений, а не только на оптимизации конечного результата, позволяет создавать системы, более надежно работающие в различных условиях и предоставляющие возможность для анализа и понимания принимаемых решений.
Данное исследование, предлагающее Coupled Variational Reinforcement Learning (CoVRL), как и многие «революционные» подходы, стремится обойти фундаментальную проблему — ненадёжность языковых моделей при рассуждениях. Авторы пытаются улучшить возможности моделей, комбинируя генерацию ответов, основанную только на вопросе, и генерацию, направляемую ответами. На практике это выглядит как очередная попытка построить самовосстанавливающуюся систему, наивно полагая, что удастся избежать коллапса. Как метко заметила Барбара Лисков: «Программы должны быть спроектированы так, чтобы изменения в одной части не приводили к неожиданным последствиям в других». В данном случае, попытка оптимизации композитного распределения с использованием KL-дивергенции — это лишь временная мера, ведь любой «продакшен» рано или поздно найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию. Документация к этому алгоритму, вероятно, будет представлять собой коллективное самообман, убеждающее всех, что система стабильна, пока баг не начнет воспроизводиться постоянно.
Что дальше?
Предложенный подход, сочетающий обучение с подкреплением и вариационный вывод, выглядит элегантно на бумаге. Но, как показывает опыт, любая «революционная» архитектура неизбежно превращается в сложный клубок из костылей и обходных решений. Оптимизация композитного распределения — это, конечно, красиво, но кто-нибудь уже посчитал, сколько вычислительных ресурсов потребуется для масштабирования этого на действительно сложные задачи? Подозревается, что сейчас это просто назовут AI и получат инвестиции.
Основная проблема остаётся прежней: языковые модели по-прежнему склонны к галлюцинациям и выдают правдоподобную чушь. Отсутствие внешнего верификатора — это, возможно, и упрощает систему, но и увеличивает вероятность ошибок. Похоже, что они просто повторяют модные слова, пытаясь замаскировать фундаментальную неспособность к реальному рассуждению. Когда-то это была простая bash-скрипт, а теперь….
В перспективе, вероятно, потребуется сосредоточиться на более надежных способах оценки достоверности генерируемых ответов. Или, что более вероятно, просто смириться с тем, что «достаточно хорошо» — это новый стандарт. Документация снова соврет, и все начнут искать способы обойти ограничения. Технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12576.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- РеФьюжн: Новая архитектура для генерации текста
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Математика и код: Ключ к оценке искусственного интеллекта
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
2025-12-21 11:06