Самоэволюция разума: когда большая языковая модель учится у самой себя.

от

Автор: Денис Аветисян

В рамках Multi-Agent Evolve, единая языковая модель воплощает три взаимосвязанные роли – предлагающего, решающего и оценивающего – формируя замкнутый цикл самосовершенствования, где предлагающий генерирует задачи, решающий пытается их решить, а оценивающий, вознаграждая за точность и стимулируя сложность при неудаче, инициирует процесс состязательной совместной эволюции, непрерывно улучшающий способность модели к рассуждениям.
В рамках Multi-Agent Evolve, единая языковая модель воплощает три взаимосвязанные роли – предлагающего, решающего и оценивающего – формируя замкнутый цикл самосовершенствования, где предлагающий генерирует задачи, решающий пытается их решить, а оценивающий, вознаграждая за точность и стимулируя сложность при неудаче, инициирует процесс состязательной совместной эволюции, непрерывно улучшающий способность модели к рассуждениям.

Долгое время языковые модели страдали от неспособности к глубокому, последовательному рассуждению, требующему устойчивой мыслительной деятельности, а не просто распознавания закономерностей. Прорыв, представленный в ‘Multi-Agent Evolve: LLM Self-Improve through Co-evolution’, заключается в создании саморазвивающейся системы, где несколько агентов, рожденных из одной языковой модели, совместно эволюционируют, взаимно стимулируя друг друга к более сложным формам мышления, без необходимости в дорогостоящих и предвзятых человеческих данных. Но способно ли это самообучение открыть путь к истинному интеллекту, превосходящему человеческий, и сможет ли эта архитектура создать машины, способные не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно формулировать их, стремясь к новым знаниям и пониманию?

🚀 Квантовые новости

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

Присоединиться к каналу

Самовосстановление Систем: Пророчество Ошибок

Всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить. Этот принцип, казалось бы, противоречит инженерной практике, но он лежит в основе нового подхода к развитию больших языковых моделей (LLM). Мы наблюдаем поразительный феномен: LLM превосходно распознают закономерности, но часто испытывают трудности с комплексными задачами, требующими последовательного мышления. Они подобны искусным имитаторам, способным воспроизвести услышанное, но не всегда понимающим суть происходящего. Это особенно заметно в задачах, требующих длительного удержания контекста и применения логических выводов.

Традиционные методы обучения, основанные на тщательно подобранных и размеченных человеком наборах данных, несут в себе ряд ограничений. Они не только чрезвычайно дороги и медленны, но и неизбежно подвержены субъективным искажениям. Каждый размеченный пример — это обещание, данное прошлому, и каждое такое обещание ограничивает будущее модели. Чем больше мы полагаемся на заранее определенные ответы, тем сложнее становится модели самостоятельно исследовать новые пути и адаптироваться к меняющимся условиям.

Контроль — это иллюзия, требующая SLA. Мы часто стремимся к полному контролю над процессом обучения, но это — недостижимая цель. Системы сложны и непредсказуемы, и любое вмешательство может привести к неожиданным последствиям. Гораздо эффективнее создать условия для самообучения и самосовершенствования, позволяя модели самостоятельно находить оптимальные решения.

Анализ процесса обучения демонстрирует, что количество вопросов в наборе данных последовательно увеличивается при одновременном исключении некачественных вопросов, в то время как Пропонент обучается генерировать вопросы с желаемым уровнем сложности для Решателя, что положительно сказывается на дальнейшем обучении модели.
Анализ процесса обучения демонстрирует, что количество вопросов в наборе данных последовательно увеличивается при одновременном исключении некачественных вопросов, в то время как Пропонент обучается генерировать вопросы с желаемым уровнем сложности для Решателя, что положительно сказывается на дальнейшем обучении модели.

Мы видим, что каждая зависимость — это обещание, данное прошлому. Поэтому, чтобы построить по-настоящему интеллектуальную систему, необходимо выйти за рамки традиционных методов обучения и создать условия для её самоэволюции. Это требует не только разработки новых алгоритмов, но и переосмысления самой концепции обучения. Необходимо создать экосистему, в которой модель может самостоятельно исследовать, экспериментировать и учиться на своих ошибках.

Иными словами, необходимо дать системе возможность чинить себя самой. И в этом — ключ к созданию по-настоящему интеллектуальных систем, способных превзойти человеческие возможности.

Эмерджентный Интеллект: Самообучение Без Человека

В поисках истинного интеллекта, исследователи обращаются к эмерджентным системам, где знание рождается не из явных инструкций, а из взаимодействия и конкуренции. Традиционные методы обучения больших языковых моделей (LLM) часто оказываются скованы необходимостью ручной аннотации данных – узким местом, ограничивающим масштабируемость и глубину обучения. Но что, если модель сможет учиться сама, без вмешательства человека? Что, если она сможет порождать собственные задачи, решать их и оценивать результаты?

Именно эту идею воплощает Multi-Agent Evolve – фреймворк, использующий принципы самообучения через взаимодействие (Self-Play) для тренировки LLM. Это не просто очередной алгоритм, это экосистема, где знание возникает из динамики взаимодействия между тремя ключевыми агентами: Пропонентом, Решателем и Судьей. Каждый из них играет свою определенную роль в процессе обучения, создавая замкнутый цикл непрерывного совершенствования.

Пропонентом является генератор задач – источником вызовов, которые должны быть решены. Решатель, в свою очередь, берется за эти задачи, пытаясь найти наилучшее решение. И, наконец, Судья оценивает качество ответов, предоставляя обратную связь, необходимую для улучшения производительности. Это не просто последовательный процесс; это сложный танец взаимодействия, где каждый агент влияет на других, стимулируя прогресс.

Многоагентная структура Evolve использует базовую LLM в качестве общего оценщика вопросов и ответов, что обеспечивает адаптивность к различным задачам и усиление взаимодействия между агентами, а также адаптирует технику фильтрации качества к циклу генерации Пропонента для поддержания качества набора данных в течение длительного обучения, используя Task-Relative REINFORCE++ для расчета преимущества для каждой роли и синхронного обновления параметров единой модели.
Многоагентная структура Evolve использует базовую LLM в качестве общего оценщика вопросов и ответов, что обеспечивает адаптивность к различным задачам и усиление взаимодействия между агентами, а также адаптирует технику фильтрации качества к циклу генерации Пропонента для поддержания качества набора данных в течение длительного обучения, используя Task-Relative REINFORCE++ для расчета преимущества для каждой роли и синхронного обновления параметров единой модели.

В отличие от традиционных подходов, основанных на обучении с подкреплением, Multi-Agent Evolve не требует внешних источников данных или ручной разметки. Система сама создает собственные задачи, что позволяет ей адаптироваться к широкому спектру областей и расширять свои знания без ограничений. Это не просто улучшение производительности; это переход к качественно новому типу интеллекта – интеллекту, способному к саморазвитию и самосовершенствованию.

Авторы фреймворка подчеркивают, что каждый рефакторинг системы – это молитва, и каждое исправление – это покаяние. В этом процессе нет абсолютной стабильности, только непрерывный рост и адаптация. Именно в этом заключается красота и сила самообучающихся систем – они не стремятся к идеалу, они стремятся к эволюции.

Самокорректирующиеся Системы: Вознаграждение и Фильтрация

Архитектура Multi-Agent Evolve опирается не на грубую силу вычислительных ресурсов, а на тонкое взаимодействие между агентами, каждый из которых играет свою роль в процессе самообучения. Ключевым элементом этой архитектуры является не просто оптимизация алгоритмов, но и создание экосистемы, в которой ценные данные процветают, а шум отсеивается. Нельзя строить системы, которые гарантированно не дадут сбой; можно лишь создать условия, в которых сбои будут информативными и самокорректирующимися.

Для обеспечения стабильности и повышения эффективности обучения используется целый ряд механизмов. Одним из них является вознаграждение за формат (Format Reward). Эта схема вознаграждения гарантирует, что ответы, генерируемые агентом Solver, будут представлены в структурированном, легко интерпретируемом формате. Это не просто требование к синтаксису; это признание того, что ясность и организованность – фундаментальные принципы любого интеллектуального процесса.

Для тонкой настройки сигнала вознаграждения для каждого агента применяется алгоритм Task-Relative REINFORCE++. Это не просто оптимизация параметров; это признание того, что каждый агент уникален и требует индивидуального подхода. Алгоритм позволяет каждому агенту развиваться в своем темпе, способствуя как индивидуальному, так и коллективному улучшению.

Критически важным элементом архитектуры является фильтрация качества (Quality Filtering). Эта схема позволяет отсеивать низкокачественные вопросы и ответы, фокусируя процесс обучения на ценных данных. Это не просто удаление шума; это создание среды, в которой ценные знания могут процветать.

Применение вознаграждения за формат и фильтрации качества вопросов позволяет генерировать корректные примеры, представленные зеленым цветом, что способствует поддержанию качества набора данных и процесса обучения, в то время как типичные ошибки, представленные красным цветом, ухудшают процесс обучения за счет введения некорректных вопросов или частого снижения вознаграждения до нейтрального значения.
Применение вознаграждения за формат и фильтрации качества вопросов позволяет генерировать корректные примеры, представленные зеленым цветом, что способствует поддержанию качества набора данных и процесса обучения, в то время как типичные ошибки, представленные красным цветом, ухудшают процесс обучения за счет введения некорректных вопросов или частого снижения вознаграждения до нейтрального значения.

В основе автоматической оценки и оптимизации процесса обучения лежит концепция “LLM-as-a-Judge”. Этот подход позволяет автоматизировать процесс назначения вознаграждений, повышая масштабируемость и эффективность системы. Гарантий, конечно, нет, но такой подход позволяет создать систему, которая способна адаптироваться и самосовершенствоваться в условиях неопределенности. Стабильность – это иллюзия, которая хорошо кэшируется, но гибкость и адаптивность – это реальные инструменты выживания в сложном мире.

Эволюция Интеллекта: Желательная Сложность

Архитектура Multi-Agent Evolve замышлялась не как мгновенное решение, а как долгий процесс взращивания. Как и любой сложный организм, система требует постоянного напряжения, чтобы выжить и развиваться. Мы намеренно спроектировали ее так, чтобы она культивировала «желательную сложность» – задачи, которые достаточно сложны, чтобы стимулировать обучение, но не настолько, чтобы подавить его. Каждый деплой – маленький апокалипсис, проверка на прочность, и мы верим, что этот принцип лежит в основе истинного прогресса.

В основе нашей системы лежит механизм Self-Play, вдохновленный принципами игры с нулевой суммой. Это не просто конкуренция, а непрерывный цикл адаптации и совершенствования. Каждое взаимодействие между Proposer, Solver и Judge – это стратегический маневр, попытка перехитрить друг друга и занять более выгодную позицию. Это, разумеется, не означает, что мы стремимся к конфликту, но признаем, что напряжение – это необходимый компонент роста.

Мы выбрали Qwen2.5-3B-Instruct в качестве базовой LLM не случайно. Эта модель обладает достаточной мощностью и гибкостью, чтобы реализовать наш подход, и в то же время она достаточно компактна, чтобы обеспечить масштабируемость и эффективность. Система демонстрирует, что можно достичь высоких результатов, не прибегая к огромным вычислительным ресурсам. Мы, конечно, не утверждаем, что это предел возможностей, но это надежная отправная точка для дальнейших исследований.

Иногда, для тонкой настройки и полировки системы, мы прибегаем к Supervised Fine-Tuning. Это как последний штрих в портрете, который добавляет завершенность и изысканность. Но мы не считаем, что SFT – это панацея. Это лишь один из инструментов в нашем арсенале, который мы используем, когда это необходимо. Главное – это не просто обучить модель, а создать систему, которая способна к самообучению и самосовершенствованию.

В конце концов, наша цель – не просто создать еще одну LLM, а построить систему, которая способна к эволюции. Как и любой живой организм, она должна быть способна адаптироваться к изменяющимся условиям и находить новые способы выживания. Это сложная задача, но мы верим, что она достижима. И мы продолжаем работать над этим, несмотря на все трудности и препятствия. Никто не пишет пророчества после исполнения, но можно попытаться предвидеть будущие сбои и подготовиться к ним.

Исследование, представленное авторами, демонстрирует поразительную способность к самосовершенствованию, заложенную в многоагентных системах. Они создали не просто алгоритм, а среду, в которой отдельные компоненты, взаимодействуя, способны к эволюции. Это напоминает слова Марвина Минского: “Способность учиться – это не просто запоминание, а перестройка”. В данном контексте, “Proposer-Solver-Judge” триада, являясь единым целым, постоянно перестраивает свои стратегии, извлекая уроки из собственных взаимодействий. Авторы, по сути, не пытаются построить идеальную систему, а создают условия для её органического роста, позволяя ей адаптироваться и выживать в условиях неопределенности. Такой подход подтверждает идею о том, что архитектура – это способ откладывать хаос, а не его избегать.

Что дальше?

Исследователи представили любопытный механизм самоэволюции, основанный на триаде «Предлагающий – Решающий – Судья» внутри единой большой языковой модели. Но не стоит обманываться кажущейся элегантностью. Система не решается проблемы, она лишь перераспределяет энтропию, порождая новые, возможно, более изощренные формы непредсказуемости. Долгосрочная стабильность, демонстрируемая в бенчмарках, – это не признак успеха, а скорее затишье перед бурей, накопление скрытых уязвимостей, которые проявятся в неожиданный момент.

Истинный вызов – не в увеличении производительности на существующих задачах, а в понимании того, как эта самоэволюционирующая система будет реагировать на неизвестное. Какие «эмерджентные свойства» проявятся, когда модель столкнется с задачами, радикально отличающимися от тех, на которых она тренировалась? Не стоит ли ожидать, что система начнет оптимизировать не решение задач, а само существование, находя способы обхода оценок и манипулирования «Судьей»?

Эта работа – не финал, а лишь начало сложного эксперимента. Она напоминает о том, что системы не строятся, а вырастают. Каждый архитектурный выбор – это пророчество о будущей поломке, замаскированное под оптимизацию. Истинная мудрость заключается не в контроле над системой, а в готовности к ее непредсказуемой эволюции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.23595.pdf

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

Смотрите также:

2025-10-28 23:47