Скрытое планирование: новый подход к рассуждениям больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали метод, позволяющий языковым моделям формировать неявные планы, повышая точность, эффективность и обобщающую способность при решении сложных задач.

В процессе логических рассуждений, модель Qwen2.5-7B, использующая iCLP, формирует план в скрытом пространстве на каждом из четырех этапов, направляя тем самым генерацию следующего шага в рассуждениях.

iCLP: Framework для обучения сжатому представлению явных планов, улучшающему рассуждения больших языковых моделей посредством неявного когнитивного планирования.

Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в решении задач, требующих последовательного рассуждения, генерация эффективных текстовых планов остается сложной проблемой из-за склонности к галлюцинациям и разнообразию задач. В данной работе, iCLP: Large Language Model Reasoning with Implicit Cognition Latent Planning, предлагается новый подход, вдохновленный принципами неявного познания, позволяющий LLM адаптировать скрытые планы — компактные представления инструкций по рассуждению. Предложенная схема iCLP обучает модели генерировать и использовать эти скрытые планы, улучшая точность, эффективность и обобщающую способность. Сможет ли данный подход открыть новые горизонты в области искусственного интеллекта, приближая LLM к более гибкому и интуитивному решению сложных задач?

Преодолевая Границы Масштаба: Ограничения Традиционного Рассуждения

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, они зачастую демонстрируют трудности при решении сложных, многоступенчатых задач, требующих последовательного логического вывода. Это проявляется в неспособности поддерживать длинные цепочки рассуждений и делать корректные выводы из нескольких источников информации. Наблюдаемые ограничения указывают на необходимость перехода от простого увеличения масштаба моделей к разработке более структурированных подходов, имитирующих принципы человеческого мышления и позволяющих разбивать сложные проблемы на более мелкие, управляемые этапы. Такие подходы могли бы включать в себя явное моделирование логических связей, использование промежуточных выводов и применение механизмов самопроверки для повышения надежности и точности результатов.

Несмотря на впечатляющий прогресс в области больших языковых моделей, простое увеличение их размера демонстрирует все меньшую эффективность. Дальнейшее наращивание параметров уже не приводит к пропорциональному улучшению результатов в решении сложных задач, что указывает на необходимость принципиально новых подходов. Исследователи обращают внимание на то, как человек структурирует информацию и использует логические цепочки для принятия решений, стремясь воспроизвести эти механизмы в искусственном интеллекте. Вместо слепого увеличения масштаба, фокус смещается на разработку методов, имитирующих эффективность человеческого мышления, включая использование промежуточных выводов, планирование и абстрагирование. Это открывает путь к созданию более разумных и надежных систем, способных решать задачи, неподвластные современным моделям.

Визуализация с использованием t-SNE показывает, как кодировки латентных планов, полученных на различных этапах рассуждений (1, 2, 3 и 4), распределяются в двумерном пространстве.

iCLP: Архитектура Рассуждений с Латентными Планами

Фреймворк iCLP представляет собой новый подход к рассуждениям, в котором большие языковые модели (LLM) генерируют скрытые планы (latent plans) для решения задач. В отличие от традиционных методов, таких как Chain of Thought, которые полагаются преимущественно на распознавание закономерностей в данных, iCLP обеспечивает пошаговое рассуждение, основанное на предварительно сформированном плане действий. Это позволяет LLM не просто предсказывать наиболее вероятный ответ, а последовательно выполнять шаги, определенные в плане, что повышает надежность и интерпретируемость процесса рассуждения. Генерация скрытых планов осуществляется с использованием векторного квантователя (Vector Quantized Autoencoder), который преобразует сложные задачи в последовательность дискретных кодов, представляющих отдельные шаги рассуждений.

В отличие от традиционного подхода «Chain of Thought» (CoT), где генерация рассуждений и окончательный ответ формируются последовательно, iCLP разделяет этапы планирования и исполнения. Это разделение позволяет модели сначала разработать абстрактный план решения задачи в виде латентного кода, а затем реализовать его. Такая архитектура обеспечивает большую интерпретируемость процесса рассуждения, поскольку латентный план может быть проанализирован отдельно от финального ответа. Кроме того, разделение планирования и исполнения повышает устойчивость модели к ошибкам, поскольку изменения в исполнении не обязательно приводят к перепланированию всей последовательности рассуждений, что является ограничением CoT. Это позволяет iCLP демонстрировать более надежные результаты, особенно в сложных задачах, требующих многоступенчатого логического вывода.

В основе iCLP лежит создание дискретного “кодекса” шаблонов рассуждений посредством использования векторного квантователя автоэнкодера (Vector Quantized Autoencoder, VQ-VAE). VQ-VAE преобразует непрерывные представления в дискретные коды, формируя компактный набор типичных последовательностей рассуждений. Этот процесс вдохновлен принципами неявного познания, где сложные когнитивные задачи выполняются посредством активации дискретных, предварительно определенных паттернов. В результате, вместо генерации рассуждений “с нуля”, модель выбирает и комбинирует эти дискретные коды, обеспечивая более структурированный и управляемый процесс логического вывода. Количество кодов в “кодексе” определяет выразительность системы, позволяя ей моделировать различные типы рассуждений.

Архитектура iCLP объединяет дистилляцию планов на основе данных из набора <span class="katex-eq" data-katex-display="false">MATH</span> с генерацией латентных планов через энкодер-квантизатор-декодер, обеспечивая эффективное решение задач. — Архитектура iCLP объединяет дистилляцию планов на основе данных из набора $MATH$ с генерацией латентных планов через энкодер-квантизатор-декодер, обеспечивая эффективное решение задач.

Экспериментальная Верификация: Оценка iCLP

Для демонстрации эффективности iCLP была проведена контролируемая тонкая настройка большой языковой модели Qwen2.5 с использованием параметрически-эффективных методов, в частности LoRA (Low-Rank Adaptation). LoRA позволяет оптимизировать производительность модели, изменяя лишь небольшое количество параметров, что существенно снижает вычислительные затраты и требования к памяти по сравнению с полной перенастройкой. В процессе тонкой настройки iCLP, LoRA-адаптеры интегрируются в архитектуру Qwen2.5, позволяя модели адаптироваться к конкретным задачам и улучшать качество генерируемых ответов без необходимости обновления всех весов модели.

Проведенная оценка iCLP на разнообразных наборах данных, включающих MATH, GSM8K, MBPP, HumanEval и CodeContests, демонстрирует значительное повышение точности рассуждений в различных областях. В среднем, наблюдается улучшение на 11.5% по сравнению с базовой моделью. Данный результат подтверждает эффективность подхода iCLP к решению задач, требующих логического вывода и аналитических способностей, и свидетельствует о его применимости в широком спектре сценариев, связанных с искусственным интеллектом и обработкой естественного языка.

Исследования показали, что разработанная система демонстрирует высокую способность к обобщению на различных задачах, что указывает на эффективность использования выученных скрытых планов в качестве основы для надежного и адаптивного рассуждения. В частности, зафиксировано улучшение более чем на 10% в задачах AIME2024 и MATH-500 по сравнению с базовыми моделями, что свидетельствует о повышенной эффективности решения задач, требующих логического вывода и применения знаний в новых контекстах. Это указывает на потенциал использования выученных латентных планов для повышения обобщающей способности больших языковых моделей.

Эксперименты с моделями Qwen2.5 (0.5B, 3B и 7B параметров) показали, что дистилляция планов, полученных из наборов данных MATH и GSM8K, позволяет повысить точность, причем количество дистиллированных планов варьируется в зависимости от категории задач (см. таблицу 1 и приложение).

Значимость и Перспективы Развития Систем Рассуждений

Успех iCLP демонстрирует значительный потенциал явно спланированного рассуждения для повышения надежности и интерпретируемости больших языковых моделей. В отличие от традиционных подходов, полагающихся на неструктурированное генерирование ответов, iCLP сначала формирует последовательный план решения задачи, что позволяет модели более осознанно и последовательно приближаться к результату. Такой подход не только улучшает точность ответов, но и обеспечивает возможность прослеживания логики рассуждений, делая процесс принятия решений моделью более прозрачным и понятным. Это особенно важно в критических областях, где требуется не только правильный ответ, но и понимание того, как он был получен, что открывает новые перспективы для применения больших языковых моделей в задачах, требующих высокой степени доверия и ответственности.

Архитектура iCLP отличается высокой модульностью, что позволяет легко интегрировать её с другими методами рассуждений, такими как ReAct. Эта особенность значительно расширяет область применения системы, позволяя решать более сложные задачи, требующие комбинации различных подходов. Интеграция с ReAct, например, предоставляет возможность совместить планирование, осуществляемое iCLP, с динамическим взаимодействием с окружающей средой, характерным для ReAct, что особенно полезно в задачах, требующих итеративного поиска решения и адаптации к новым данным. Такой симбиоз подходов позволяет создавать более гибкие и эффективные системы рассуждений, способные справляться с широким спектром когнитивных задач.

Разработанная система iCLP демонстрирует значительное повышение эффективности и производительности в задачах рассуждения. В ходе тестирования удалось снизить затраты на токены на 10% по сравнению с методом нулевого обучения CoT, что делает её более экономичной. Кроме того, в соревновании CodeContests, при использовании модели размером 7 миллиардов параметров, iCLP превзошла систему GRPO на 7,5%. В дальнейшем планируется масштабирование этой технологии для решения более сложных задач, а также исследование возможностей самообучения и оптимизация процесса синтеза планов, что позволит повысить её эффективность и применимость в различных областях искусственного интеллекта.

Анализ расстояний между скрытыми планами, полученными моделью Qwen2.5-7B с iCLP при решении задач из theMATHdataset, показывает, что по мере продвижения по шагам решения (1-4) происходит изменение взаимосвязей между этими планами.

Исследование представляет собой элегантное решение проблемы повышения эффективности и обобщающей способности больших языковых моделей посредством сжатия представлений планов. iCLP, предложенный в статье, стремится к математической чистоте в процессе рассуждений, минимизируя избыточность и фокусируясь на наиболее существенных элементах планирования. Этот подход перекликается с философией, что каждый лишний байт — потенциальная ошибка. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохую шутку: если тебе нужно его объяснить, он не смешной». Аналогично, сложное и избыточное планирование, требующее дополнительных пояснений, указывает на недостаточную элегантность и потенциальные уязвимости в алгоритме. iCLP, стремясь к латентному планированию и векторизации, демонстрирует стремление к созданию доказуемо эффективных и понятных систем рассуждений.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует улучшение в области планирования для больших языковых моделей, оставляет открытым вопрос о самой природе «понимания» в контексте искусственного интеллекта. Сжатие явных планов в латентное пространство, безусловно, повышает эффективность и обобщающую способность, однако это лишь смещение сложности, а не её устранение. Нельзя забывать, что оптимизация без анализа — это самообман и ловушка для неосторожного разработчика. Ключевым остаётся вопрос о том, действительно ли модель «планирует», или же просто воспроизводит статистически наиболее вероятные последовательности действий.

Дальнейшие исследования должны быть направлены не только на увеличение масштаба моделей и сложности архитектур, но и на разработку методов формальной верификации планируемых действий. Необходимо стремиться к созданию алгоритмов, которые можно было бы доказать как корректные, а не просто протестировать на ограниченном наборе данных. Иначе мы рискуем создать системы, которые кажутся разумными, но на деле являются лишь сложными генераторами псевдо-логики.

В конечном счёте, истинный прогресс в области искусственного интеллекта требует не просто создания эффективных алгоритмов, но и глубокого понимания принципов, лежащих в основе познания и мышления. Разработка латентных представлений планов — это лишь шаг на этом пути, и предстоит ещё многое сделать, чтобы приблизиться к созданию по-настоящему разумных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24014.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-03 09:06

🚀 Квантовые новости