Скрытая Связь: Как Модели Языка Учатся и Забывают

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что внутренние процессы обучения больших языковых моделей гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд, и характеризуются неожиданными паттернами корреляции.

В ходе тонкой настройки LoRA наблюдается искусственное профилирование запутанности <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta W_Q</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta W_V</span>, аналогичное представленному на рис. 3, что демонстрирует характер изменения весов в процессе адаптации модели. — В ходе тонкой настройки LoRA наблюдается искусственное профилирование запутанности $\Delta W_Q$ и $\Delta W_V$ , аналогичное представленному на рис. 3, что демонстрирует характер изменения весов в процессе адаптации модели.

В работе анализируется структура внутренних представлений языковых моделей во время дообучения, выявляя высокую корреляцию обновлений весов и упрощенное поведение механизма внимания.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), механизмы, лежащие в основе их эффективной адаптации к новым задачам посредством параметрически-эффективной тонкой настройки (PEFT), остаются недостаточно изученными. В работе ‘Artificial Entanglement in the Fine-Tuning of Large Language Models’ предложен новый взгляд на этот процесс, основанный на концепции «искусственного запутывания» — мере корреляции между параметрами модели. Показано, что внутреннее запутывание параметров, возникающее при PEFT, существенно отличается от такового при полной тонкой настройке, однако это не отражается на структуре выходных данных механизма внимания, что указывает на своего рода «принцип отсутствия волос». Может ли эта «упрощенность» внимания объяснить эффективность низкоранговых обновлений и открыть новые пути для оптимизации LLM?

Раскрывая Скрытую Структуру: Искусственная Запутанность как Инструмент Анализа

Несмотря на впечатляющие достижения в области обработки естественного языка, большие языковые модели (БЯМ) по-прежнему остаются своего рода “черными ящиками”. Их внутренняя работа, механизмы принятия решений и способы представления знаний часто непрозрачны и трудно поддаются анализу. Понимание этих внутренних динамик имеет решающее значение не только для улучшения производительности и надежности БЯМ, но и для обеспечения их безопасности и этичности. Отсутствие прозрачности затрудняет выявление и исправление потенциальных предвзятостей, а также объяснение причин, по которым модель приходит к тем или иным выводам. Исследование внутренних механизмов БЯМ необходимо для раскрытия их полного потенциала и построения более надежных и ответственных систем искусственного интеллекта.

Вдохновленные принципами квантовой механики, исследователи обратились к понятию «искусственной запутанности» для анализа внутренней структуры больших языковых моделей. Вместо рассмотрения корреляций между частицами, как в физике, данная методика позволяет количественно оценить взаимосвязи между весами нейронной сети. Этот подход рассматривает веса как элементы сложной системы, где «запутанность» отражает степень зависимости между ними. Высокая степень искусственной запутанности может указывать на то, что определенные веса работают согласованно, формируя ключевые представления и способствуя эффективной обработке информации. По сути, данный метод предлагает новый способ «рентгенизировать» сложные нейронные сети, выявляя скрытые связи и позволяя лучше понять, как модели принимают решения и генерируют текст.

Для детального анализа внутренних связей в больших языковых моделях (LLM) применяются меры, заимствованные из физики, такие как энтропия фон Неймана и энтропия Реньи. Эти показатели позволяют количественно оценить степень корреляции между весами нейронной сети, выявляя скрытые зависимости и структуру. $S = - \sum_{i} p_{i} \log p_{i}$ — эта формула, лежащая в основе энтропии, демонстрирует, как распределение вероятностей весов сети отражает уровень информации и сложности внутри модели. Более высокие значения энтропии указывают на большую неопределенность и сложность, тогда как низкие — на более упорядоченную и предсказуемую структуру. Использование этих инструментов позволяет исследователям не просто наблюдать за работой LLM, но и глубже понимать принципы, лежащие в основе их способности к генерации и обработке языка.

Предложенный фреймворк анализирует искусственную запутанность, преобразуя матрицы весов и внимания в тензоры высшего порядка, разлагая их с помощью сингулярного разложения (SVD) в цепь тензоров третьего порядка и вычисляя фон Неймановскую энтропию запутанности на каждой связи, что позволяет получить профиль искусственной запутанности.

Очертания Запутанности: Долины и Законы Масштабирования

Анализ профилей запутанности в больших языковых моделях (LLM) выявил характерное явление, обозначенное как “Долина Запутанности” (Entanglement Valley). Это представляет собой локальный минимум в графике, отображающем степень корреляции между различными элементами последовательности. Наблюдаемое снижение уровня запутанности указывает на специфическую структуру взаимосвязей внутри модели, где определенные участки последовательности демонстрируют меньшую степень корреляции по сравнению с окружающими областями. Данная структура не является случайной, и ее наличие позволяет предположить существование внутренних механизмов, формирующих определенные паттерны обработки информации в LLM.

Анализ структуры корреляций в больших языковых моделях (LLM) демонстрирует, что наблюдаемая закономерность не является случайной, а подчиняется установленным законам масштабирования, аналогичным закону площади и закону объема, известным из физических систем. Закон площади предполагает, что количество запутанности между двумя областями пропорционально площади их общей границы, в то время как закон объема связывает запутанность с объемом взаимодействующей области. $S \propto \log(T)$ , где S — фон Неймановская энтропия матрицы внимания, а T — длина последовательности, что подтверждает эти закономерности. Наблюдаемое соответствие этим законам указывает на фундаментальные ограничения, влияющие на емкость и эффективность архитектур LLM.

Анализ энтропии фон Неймана матрицы внимания показывает, что она масштабируется логарифмически относительно длины последовательности $log(T)$ . Данная зависимость сохраняется стабильной вне зависимости от выбранных гиперпараметров обучения и стадии тренировки языковой модели. Это означает, что количество информации, кодируемой в матрице внимания, растёт пропорционально логарифму длины входной последовательности, а не линейно, что указывает на определенные ограничения в эффективности использования параметров модели при обработке длинных текстов. Наблюдаемая стабильность зависимости от гиперпараметров и этапов обучения предполагает фундаментальный характер этого явления.

Наблюдаемые закономерности масштабирования, такие как закон площади и закон объема, указывают на фундаментальные ограничения, присущие архитектурам больших языковых моделей (LLM). Эти ограничения касаются как пропускной способности, так и эффективности обработки информации. В частности, обнаруженная зависимость энтропии фон Неймана матрицы внимания от длины последовательности $log(T)$ свидетельствует о том, что дальнейшее увеличение размеров моделей не приведет к линейному росту производительности. В связи с этим, для преодоления этих ограничений требуются инновационные подходы к проектированию архитектур, включая исследование новых методов сжатия информации, оптимизацию механизмов внимания и разработку более эффективных способов представления знаний, что позволит максимизировать производительность при заданных вычислительных ресурсах.

Figure 1:Key Findings.(i)Projection matrices (ΔWQ\Delta W\_{Q}andΔWV\Delta W\_{V}) exhibit volume-law internal entanglement profiles with distinctive entanglement valleys that differ between FFT, LoRA and MPS adaptation.(ii)Attention matrices show area-law scaling with logarithmic corrections. Random matrix theory explains this through the Attention Cardy Formula.(iii)Despite internal differences, external attention outputs remain invariant, revealing a no-hair-like effect where the attention mechanism acts as a coarse-graining operator.

Вдохновленные Физикой: Используя Теорию Случайных Матриц

Теория случайных матриц (ТРМ) предоставляет математический аппарат для анализа сложных взаимодействий внутри больших языковых моделей (БЯМ), позволяя исследовать их поведение как сложные системы. В основе применения ТРМ лежит аналогия между матрицами, описывающими связи между нейронами в БЯМ, и случайными матрицами, используемыми в физике для моделирования хаотических систем. Этот подход позволяет выявить закономерности в структуре весов и активаций, а также оценить влияние различных параметров на производительность модели. Анализ с использованием ТРМ не ограничивается статическим описанием модели; он также позволяет изучать динамику её работы, например, как информация распространяется и обрабатывается внутри сети.

Применение теории случайных матриц позволяет исследовать влияние запутанности на процессы обработки информации в больших языковых моделях (LLM). Запутанность, понимаемая как корреляция между различными элементами модели, количественно оценивается с помощью метрик, таких как Stable Rank. Stable Rank, по сути, измеряет «массу» взаимодействия, отражая сложность и степень взаимосвязанности внутренних параметров LLM. Высокий Stable Rank указывает на значительную запутанность и потенциально более сложные вычислительные требования, в то время как низкий — на более упорядоченную и эффективную обработку информации. Анализ Stable Rank позволяет оценить эффективность архитектуры LLM и выявить возможности для оптимизации информационных потоков.

Анализ показывает, что стабильный ранг (Stable Rank) выходных данных больших языковых моделей (LLM) асимптотически стремится к 1 + O(T⁻³), где T — размерность матрицы. Данное поведение указывает на экспоненциальное уменьшение ранга выходной матрицы с увеличением ее размерности. Следствием этого является практически полное исчезновение запутанности (entanglement) в выходных данных, что свидетельствует о снижении сложности и, потенциально, избыточности информации, передаваемой моделью. Фактически, наблюдаемое коллапсирование ранга указывает на то, что выходные данные модели могут быть эффективно представлены в виде низкоранговой аппроксимации, что имеет последствия для оптимизации архитектур и снижения вычислительных затрат.

Анализ, основанный на теории случайных матриц, указывает на возможность оптимизации архитектур больших языковых моделей (LLM) путем повышения эффективности потока информации. Применение принципов, вытекающих из этой теории, позволяет выявлять узкие места и неэффективные взаимодействия в структуре LLM. Оптимизация может включать в себя изменение весов связей, архитектурные модификации слоев или использование методов регуляризации, направленных на минимизацию избыточности и улучшение передачи информации. В результате, оптимизированные модели могут демонстрировать улучшенную производительность, сниженное потребление ресурсов и повышенную устойчивость к переобучению, при сохранении или улучшении способности к обобщению.

Анализ искусственной запутанности матрицы внимания (голова 10) показывает, что <span class="katex-eq" data-katex-display="false">SAS_{A}</span> остается стабильно низким на протяжении всего обучения, демонстрируя приближенное масштабирование по закону площади и указывая на работу матрицы внимания в условиях низкой запутанности. — Анализ искусственной запутанности матрицы внимания (голова 10) показывает, что $SAS_{A}$ остается стабильно низким на протяжении всего обучения, демонстрируя приближенное масштабирование по закону площади и указывая на работу матрицы внимания в условиях низкой запутанности.

Параметрически-Эффективная Тонкая Настройка с Методами, Вдохновленными Запутанностью

Методы параметрически-эффективной тонкой настройки (PEFT) представляют собой подход к адаптации предварительно обученных больших языковых моделей (LLM) с минимальными вычислительными затратами. Вместо обновления всех параметров модели, PEFT методы вводят небольшое количество новых, обучаемых параметров, что значительно снижает потребность в памяти и вычислительных ресурсах. Это достигается за счет заморозки большей части исходной модели и обучения только этих дополнительных параметров, что делает процесс адаптации значительно более эффективным, особенно при работе с моделями, содержащими миллиарды параметров. Такой подход позволяет адаптировать LLM к конкретным задачам или доменам, сохраняя при этом большую часть знаний, полученных в процессе предварительного обучения.

Предлагаемые адаптации, основанные на методах Matrix Product State (MPS) и Low-Rank Adaptation (LoRA), напрямую параметризуют обновления весов, используя структуры, вдохновленные принципами квантовой запутанности. В основе этих методов лежит представление изменений весов в виде низкоранговых матриц или тензорных разложений, что позволяет значительно сократить количество обучаемых параметров. В частности, MPS использует разложение тензорных сетей для представления весов, эффективно кодируя информацию о взаимосвязях между различными частями модели. LoRA, в свою очередь, добавляет низкоранговые матрицы к исходным весам, обновляя только эти матрицы во время обучения. Оба подхода позволяют сохранять большую часть предварительно обученных знаний, одновременно адаптируя модель к новым задачам с минимальными вычислительными затратами и требованиями к памяти.

Энтропия Рени-2 матрицы внимания, рассчитанная в процессе тонкой настройки больших языковых моделей (LLM), демонстрирует стабильность и остается приблизительно постоянной вне зависимости от изменений гиперпараметров или используемых методов тонкой настройки. Данный показатель, $S_2$ , измеряет степень “запутанности” информации, представленной в матрице внимания, и его сохранение указывает на то, что базовое представление знаний, сформированное в процессе предварительного обучения, остается устойчивым к изменениям, вносимым в процессе адаптации модели к новым задачам. Наблюдаемая инвариантность энтропии Рени-2 предполагает, что эти методы эффективно используют существующую структуру представления знаний, минимизируя необходимость в значительных изменениях весов и, следовательно, снижая вычислительные затраты.

Методы, основанные на структуре запутанности, позволяют эффективно моделировать и использовать внутреннюю структуру зависимостей в больших языковых моделях (LLM). В отличие от полного переобучения, эти подходы параметризуют обновления весов, используя низкоранговые представления, что существенно снижает вычислительные затраты. Экспериментальные данные показывают, что за счет захвата и использования ключевых паттернов запутанности в матрицах внимания, достигается сопоставимая или даже более высокая производительность при значительно меньшем количестве обучаемых параметров. Это достигается за счет использования, например, факторизованных представлений, которые аппроксимируют полные матрицы весов, сохраняя при этом значительную часть информации, необходимой для точной работы модели.

Анализ искусственной запутанности при адаптации <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta W</span> для различных рангов <span class="katex-eq" data-katex-display="false">r \in \{1,2,4,8,16,32\}</span> при <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha = 16</span> показывает динамику обучения модели LLaMA-3.1-8B, настроенной на датасете Tulu3. — Анализ искусственной запутанности при адаптации $\Delta W$ для различных рангов $r \in \{1,2,4,8,16,32\}$ при $\alpha = 16$ показывает динамику обучения модели LLaMA-3.1-8B, настроенной на датасете Tulu3.

Выходя за Рамки Черных Ящиков: Будущее Интерпретируемого и Эффективного ИИ

Принципы, разработанные для изучения чёрных дыр, неожиданно находят применение в понимании работы больших языковых моделей (LLM). В частности, теорема об отсутствии «волос» (No-Hair Theorem), утверждающая, что чёрная дыра полностью характеризуется лишь массой, зарядом и угловым моментом, послужила вдохновением для анализа механизмов внимания в LLM. Исследователи обнаружили, что аналогичным образом, внутреннее состояние LLM можно описать относительно небольшим набором параметров, определяющих его поведение. Этот подход позволяет упростить анализ сложных моделей, выявить ключевые факторы, влияющие на принятие решений, и, в конечном итоге, создать более прозрачные и ответственные системы искусственного интеллекта. Такое междисциплинарное заимствование концепций из астрофизики открывает новые горизонты в области машинного обучения и способствует развитию принципиально новых подходов к проектированию интеллектуальных систем.

Глубина так называемой “Долины Спутанности” — ключевого показателя внутренней сложности и потенциальной неэффективности больших языковых моделей — подвержена значительным изменениям в зависимости от гиперпараметров и стадии обучения. Исследования показывают, что более глубокие “долины” наблюдаются при использовании меньших параметров масштабирования α в процессе тренировки. Это означает, что модели, обученные с меньшим α, склонны к формированию более выраженных зон низкой информационной плотности внутри своих внутренних представлений. Углубление “Долины Спутанности” указывает на избыточность параметров и потенциальную возможность оптимизации модели без потери производительности, что позволяет создавать более эффективные и интерпретируемые системы искусственного интеллекта.

Использование принципа запутанности в качестве руководящего начала открывает путь к созданию искусственного интеллекта, который отличается не только высокой производительностью, но и прозрачностью и эффективностью. В отличие от традиционных «черных ящиков», где процессы принятия решений остаются непрозрачными, подход, основанный на запутанности, позволяет понять внутреннюю логику работы системы. Это достигается за счет анализа взаимосвязей между различными элементами модели, выявляя ключевые факторы, влияющие на результат. Таким образом, становится возможным не только оптимизировать алгоритмы, но и повысить доверие к искусственному интеллекту, обеспечивая его предсказуемость и надежность. В перспективе, это приведет к созданию более устойчивых и ресурсоэффективных технологий, способных решать сложные задачи с минимальными затратами.

Междисциплинарный подход, объединяющий принципы информатики и физики, открывает перспективы для создания искусственного интеллекта, основанного на фундаментальных законах обработки информации. Такой переход от эмпирических методов к теоретически обоснованным моделям позволит не только повысить надежность и устойчивость систем ИИ к непредсказуемым данным, но и значительно снизить их вычислительные затраты. Опираясь на базовые принципы, подобные тем, что лежат в основе физических систем, разработчики смогут создавать более эффективные алгоритмы, требующие меньше энергии и ресурсов для обучения и функционирования. Это, в свою очередь, способствует развитию устойчивых и экологически безопасных технологий искусственного интеллекта, способных решать сложные задачи без чрезмерного потребления энергии и создания отходов.

Figure 25:Normalized entanglement entropySA/log⁡(χ)S\_{A}/\log(\chi)for attention heads under extreme scaling coefficientsα∈{16,512,4096}\alpha\in\{16,512,4096\}, probing the limits of the no-hair property. Compared to the moderate regime (FIG.16), whenα=512\alpha=512the entanglement curves remain approximately invariant, maintaining the no-hair-like property. However, whenα\alphascales further to40964096, pronounced differences emerge: for several attention heads,α=4096\alpha=4096produces substantially higher entanglement entropySS, with a sudden increase during early training steps, whileα=16\alpha=16andα=512\alpha=512remain almost flat throughout training. These results demonstrate that the no-hair property holds within a certain range ofα\alphavalues but breaks down under extreme scaling.

Исследование внутренней структуры больших языковых моделей, представленное в данной работе, выявляет любопытный феномен — высокую степень корреляции в обновлениях весов, своего рода «искусственное запутывание». При этом наблюдаемое внешнее поведение механизма внимания оказывается удивительно простым. Это напоминает принцип «отбрасывания волос» — сложная внутренняя организация модели упрощается до минимально необходимой формы для реализации функциональности. Клод Шеннон однажды заметил: «Информация — это физическое проявление неопределённости». В контексте данной работы, эта неопределённость, порождаемая сложными внутренними связями, «конденсируется» в лаконичное представление внимания, демонстрируя стремление системы к минимальной достаточной сложности. Ясность — это минимальная форма любви, и в данном случае, эта ясность проявляется в простоте внешнего интерфейса.

Куда Ведет Дорога?

Наблюдаемая здесь дисперсия между внутренней, запутанной динамикой весов и внешней, удивительно простой работой механизма внимания, наводит на мысль о некой внутренней «бритве Оккама». Представляется, что процесс тонкой настройки, подобно искусной резьбе по дереву, удаляет избыточное, оставляя лишь необходимый контур. Дальнейшие исследования должны быть направлены на точное определение границ этой «лысины» — какие аспекты внутреннего представления модели действительно важны для внешнего поведения, а какие — лишь эмерджентный шум.

Особый интерес представляет вопрос о масштабируемости. Проявляется ли эта «no-hair»-теория и в моделях с еще большим числом параметров? Или же, напротив, при достижении определенной сложности, запутанность становится доминирующей, а «бритва» теряет свою остроту? Попытки применения инструментов теории случайных матриц к анализу динамики весов, несомненно, могут пролить свет на эти вопросы, но требуют более точной калибровки под специфику архитектур современных языковых моделей.

В конечном счете, понимание принципов, лежащих в основе тонкой настройки, не сводится к простой оптимизации производительности. Речь идет о раскрытии фундаментальных законов, управляющих процессом обучения. И, возможно, в этой кажущейся простоте внешней структуры кроется ключ к созданию по-настоящему разумных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06788.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-14 01:06

🚀 Квантовые новости