Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают принципиально новый подход к организации взаимодействия между агентами, основанный на использовании скрытого пространства больших языковых моделей.
Представлен LatentMAS — фреймворк, позволяющий многоагентным системам сотрудничать исключительно в непрерывном латентном пространстве языковых моделей, повышая точность, эффективность и снижая потребление токенов.
Несмотря на успехи больших языковых моделей, координация между ними для решения сложных задач часто ограничивается текстовым обменом, приводя к избыточности и снижению эффективности. В данной работе, ‘Latent Collaboration in Multi-Agent Systems’, представлен LatentMAS — новый подход, позволяющий агентам взаимодействовать непосредственно в непрерывном латентном пространстве LLM. Это обеспечивает более выразительное и эффективное сотрудничество, сохраняя при этом информацию без потерь и снижая вычислительную сложность. Может ли подобный латентный обмен стать основой для создания принципиально новых, более интеллектуальных и ресурсоэффективных многоагентных систем?
Сложность Рассуждений: Преодолевая Границы ИИ
Несмотря на впечатляющий прогресс в разработке больших языковых моделей, решение задач, требующих сложного, многоступенчатого рассуждения, продолжает оставаться серьезной проблемой. Эти модели демонстрируют замечательные способности в обработке и генерации текста, однако сталкиваются с трудностями при выполнении задач, где необходимо последовательно анализировать информацию, устанавливать причинно-следственные связи и делать логические выводы на протяжении нескольких этапов. В частности, модели часто испытывают затруднения в ситуациях, требующих учета контекста на больших расстояниях или применения абстрактных понятий, что ограничивает их возможности в решении реальных задач, таких как научные исследования, финансовый анализ или планирование сложных проектов. Поэтому, несмотря на все достижения, значительные усилия направлены на разработку новых методов, позволяющих преодолеть эти ограничения и повысить способность моделей к комплексному рассуждению.
Традиционные подходы к решению задач, требующих сложного логического мышления, такие как метод “Цепочки Мыслей” (Chain of Thought, CoT), несмотря на свою эффективность в некоторых случаях, сталкиваются с существенными ограничениями. Во-первых, генерация последовательных шагов рассуждений требует значительных вычислительных ресурсов, что делает их применение затратным и медленным, особенно при обработке больших объемов данных. Во-вторых, CoT испытывает трудности с установлением связей между удаленными элементами информации в длинных последовательностях рассуждений — так называемые “долгосрочные зависимости”. Это приводит к ошибкам и снижает точность ответов, поскольку модель может “забыть” важные детали, представленные на ранних этапах рассуждений, и неверно интерпретировать взаимосвязи между ними. Таким образом, несмотря на свою интуитивную привлекательность, CoT требует оптимизации для эффективного решения задач, требующих глубокого анализа и обработки информации.
Существующие подходы к решению сложных задач часто опираются на явную генерацию текста, что создает узкие места в передаче информации и снижает общую эффективность процесса. Вместо непосредственной обработки и манипулирования данными, модели вынуждены преобразовывать логические шаги в текстовый формат, а затем интерпретировать этот текст для дальнейших вычислений. Такой подход требует значительных вычислительных ресурсов и увеличивает время обработки, особенно при решении задач, требующих множества последовательных шагов. Более того, текстовое представление может вносить неоднозначность и искажения, затрудняя точное отслеживание и анализ логической цепочки рассуждений, что снижает надежность и точность получаемых результатов. Альтернативные методы, направленные на непосредственную обработку символьных представлений или использование компактных векторных представлений, могут значительно повысить эффективность и скорость решения сложных задач.
LatentMAS: Новый Подход к Коллективному Рассуждению
LatentMAS представляет собой сквозной фреймворк для совместной работы, функционирующий исключительно в непрерывном латентном пространстве. В отличие от традиционных систем, требующих явного обмена текстовыми сообщениями между агентами, LatentMAS позволяет им взаимодействовать и координировать действия посредством обмена скрытыми представлениями. Это позволяет избежать узких мест, связанных с обработкой естественного языка, и снизить задержки, возникающие при передаче и интерпретации текстовых данных. В рамках данной архитектуры, агенты манипулируют и обмениваются векторами в латентном пространстве, представляющими их знания и намерения, что обеспечивает более эффективную и быструю коммуникацию, чем традиционные методы, основанные на текстовых сообщениях.
В основе LatentMAS лежит использование многоагентных систем (Multi-Agent Systems, MAS), где каждый агент способен к совместному решению задач посредством обмена скрытыми представлениями данных. Вместо прямого обмена текстовыми сообщениями, агенты взаимодействуют, передавая друг другу закодированную информацию о текущем состоянии проблемы и предпринятых шагах. Этот подход позволяет существенно снизить коммуникационные издержки и повысить эффективность сотрудничества, поскольку агенты оперируют с компактными, семантически богатыми представлениями, а не с объемными текстовыми данными. Обмен скрытыми представлениями позволяет агентам формировать общее понимание проблемы и координировать свои действия без необходимости декодирования и интерпретации текстовых сообщений, что особенно важно в задачах, требующих высокой скорости реакции и минимальной задержки.
Генерация скрытых мыслей (Latent Thoughts Generation) в LatentMAS позволяет агентам осуществлять рассуждения, оперируя внутренними скрытыми состояниями, а не последовательностями токенов. Такой подход значительно повышает эффективность процесса рассуждений, поскольку исключает необходимость в кодировании и декодировании текстовых данных, а также снижает вычислительные затраты, связанные с обработкой больших объемов текстовой информации. Вместо манипулирования дискретными символами, агенты оперируют непрерывными векторными представлениями, что позволяет проводить более быстрые и ресурсоэффективные вычисления. Это особенно важно для сложных задач, требующих многоступенчатых рассуждений и обработки больших объемов данных, поскольку сокращает время отклика и потребление энергии.
Динамическая Память и Эффективная Передача Информации
LatentMAS использует механизм, называемый Скрытой Рабочей Памятью (Latent Working Memory), для хранения и передачи кэшей «ключ-значение» из слоев трансформера. Этот процесс позволяет сохранять и совместно использовать критически важную информацию между различными этапами обработки. В частности, кэшированные векторы $K$ и $V$ из предыдущих слоев сохраняются и повторно используются, что позволяет избежать повторных вычислений и способствует более эффективному распространению контекста в модели. Сохранение этих кэшей позволяет LatentMAS поддерживать состояние и последовательно обрабатывать входные данные, сохраняя важные зависимости между ними.
Система LatentMAS использует механизм выравнивания входных и выходных данных (Input-Output Alignment), который заключается в проецировании скрытых состояний последнего слоя обратно в пространство валидных входных эмбеддингов. Этот процесс обеспечивает беспрепятственную коммуникацию между агентами, позволяя им эффективно использовать информацию, полученную на предыдущих этапах обработки. Фактически, проецирование скрытых состояний в пространство входных эмбеддингов позволяет интерпретировать выходные данные как входные сигналы для последующих слоев или агентов, что упрощает интеграцию и обмен информацией в рамках системы. Это позволяет избежать необходимости в дополнительных преобразованиях данных и обеспечивает согласованность информации между различными компонентами.
Использование KV-кэша в LatentMAS позволяет существенно снизить объем избыточных вычислений и ускорить процесс рассуждений. Кэш сохраняет пары «ключ-значение» из слоев трансформатора, что исключает необходимость повторного вычисления одних и тех же промежуточных результатов при обработке последовательных запросов. Это особенно эффективно в задачах, требующих обработки длинных контекстов или выполнения итеративных вычислений, где повторное использование ранее вычисленных значений значительно сокращает время обработки и потребление вычислительных ресурсов. Сохранение и повторное использование данных из KV-кэша является ключевым фактором повышения производительности и масштабируемости LatentMAS.
Эмпирическое Подтверждение и Результаты Бенчмарков
Комплексные оценки демонстрируют превосходство LatentMAS на различных бенчмарках, включая GSM8K, AIME24 и AIME25. На бенчмарке GSM8K, предназначенном для оценки способности решать математические задачи, LatentMAS показал значительное улучшение точности по сравнению с существующими моделями. В тестах AIME24 и AIME25, оценивающих навыки рассуждения и понимания естественного языка, LatentMAS также продемонстрировал стабильно высокие результаты, превосходя базовые модели по ключевым показателям эффективности. Эти бенчмарки охватывают широкий спектр задач, что подтверждает общую применимость и надежность LatentMAS в различных сценариях.
Фреймворк LatentMAS продемонстрировал передовые результаты на сложных задачах, включая GPQA-Diamond (вопросы и ответы по научным текстам), MedQA (медицинские вопросы и ответы) и задачи по генерации сложного кода, такие как MBPP-Plus и HumanEval-Plus. В рамках этих тестов LatentMAS превзошел существующие модели, обеспечивая более точные и эффективные решения в областях, требующих глубокого понимания предметной области и способности к сложным рассуждениям. Это подтверждает применимость фреймворка для решения задач, выходящих за рамки стандартных бенчмарков.
В ходе эмпирической оценки LatentMAS продемонстрировал значительное повышение производительности по сравнению с базовыми моделями. В частности, зафиксировано увеличение точности до 14.6%, при этом потребление токенов снижено на 70.8%-83.7%. Время выполнения полного цикла обработки (inference) также значительно улучшено, составляя от 4 до 4.3 раза быстрее по сравнению с существующими решениями. Данные результаты подтверждают эффективность LatentMAS в задачах, требующих высокой точности и скорости обработки данных.
Перспективы и Более Широкие Последствия
Рамка LatentMAS открывает захватывающие перспективы для исследований в различных областях, включая научные открытия, медицинскую диагностику и передовую робототехнику. В сфере научных изысканий, LatentMAS может помочь в выявлении скрытых закономерностей в огромных объемах данных, ускоряя процесс формулирования и проверки гипотез. В медицинской диагностике, система способна анализировать сложные медицинские изображения и данные пациентов, повышая точность и скорость постановки диагнозов. А в области робототехники, LatentMAS может значительно улучшить способность роботов к адаптации и решению сложных задач в реальном времени, позволяя им более эффективно взаимодействовать с окружающей средой и выполнять поставленные задачи. Данный подход позволяет создавать системы, которые не просто обрабатывают информацию, но и рассуждают, делая прогностические выводы и предлагая инновационные решения, что делает его ценным инструментом для будущего развития искусственного интеллекта.
Способность LatentMAS к организации совместного рассуждения открывает перспективы для создания более интеллектуальных и адаптивных агентов искусственного интеллекта. Вместо последовательного выполнения задач, эти агенты смогут использовать коллективный подход к решению проблем, подобно тому, как это делают люди в процессе обсуждения и обмена идеями. Такой подход позволяет учитывать различные точки зрения, выявлять противоречия и находить более оптимальные решения. В результате, агенты, основанные на LatentMAS, смогут не только решать известные задачи, но и эффективно адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям, демонстрируя уровень гибкости и креативности, ранее недоступный для систем искусственного интеллекта. Это, в свою очередь, может привести к прорывам в таких областях, как автономная робототехника, разработка интеллектуальных помощников и создание систем поддержки принятия решений.
Предстоящие исследования направлены на расширение возможностей LatentMAS путем масштабирования системы для работы с более крупными моделями, что позволит решать задачи, требующие повышенной вычислительной мощности и сложности анализа. Особое внимание будет уделено применению разработанного фреймворка для решения реальных проблем в различных областях, включая научные открытия, медицинскую диагностику и передовую робототехнику. Ожидается, что увеличение масштаба системы позволит LatentMAS обрабатывать более сложные данные и генерировать более точные и полезные результаты, открывая новые горизонты для развития искусственного интеллекта и его применения на практике. Исследователи планируют оценить эффективность LatentMAS в решении конкретных задач, требующих совместного рассуждения и адаптации к изменяющимся условиям, что может привести к созданию более интеллектуальных и гибких AI-агентов.
Исследование демонстрирует стремление к оптимизации взаимодействия в многоагентных системах, перенося его в латентное пространство больших языковых моделей. Этот подход, безусловно, интересен, ведь он позволяет обойти накладные расходы, связанные с обработкой текста. Однако, не стоит забывать, что даже самое элегантное решение в латентном пространстве рано или поздно столкнётся с ограничениями реального мира. Как заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». В данном случае, создание эффективного механизма коллаборации в латентном пространстве — это шаг к более производительным и экономичным системам, но лишь время покажет, насколько устойчивым окажется этот подход к возрастающим нагрузкам и сложностям.
Что дальше?
Предложенный подход, безусловно, элегантен. Перенести взаимодействие агентов в латентное пространство большой языковой модели — идея, логичная, как утренний кофе. Но не стоит забывать старую истину: продакшен — лучший тестировщик. Рано или поздно, найдётся задача, где сжатие всего взаимодействия в векторные представления окажется узким местом. И тогда вновь придётся иметь дело с «задумчивыми» LLM и внезапно выросшим потреблением токенов.
Очевидно, что следующим шагом будет попытка формализовать правила «латентной кооперации». Сейчас это скорее искусство, чем наука. Необходимо понять, как разные типы задач влияют на оптимальную структуру латентного пространства, и как обеспечить устойчивость системы к шуму и неточностям. Иначе, всё это рискует превратиться в очередную «революцию», которая через полгода станет просто техдолгом.
В конечном итоге, всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. Попытки создать «умные» системы, способные к сотрудничеству, предпринимались неоднократно. Вопрос не в том, чтобы изобрести что-то принципиально новое, а в том, чтобы найти баланс между сложностью модели и её практической применимостью. И, да, нужно заранее готовиться к тому, что где-то обязательно что-то сломается.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20639.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-11-26 18:57