Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что методы сжатия, применяемые к большим языковым моделям для генерации кода, неожиданным образом меняют распределение вероятностей токенов и влияют на качество итогового кода.

Анализ токенов программирования в токенизаторах крупных языковых моделей (DeepSeek-R1/V3, Qwen2.5 и Llama 3.1) демонстрирует, что словарный запас, насчитывающий от 128 000 до 151 000 токенов, охватывает 276 уникальных ключевых слов из 12 языков программирования, при этом категоризация токенов по частоте позволяет оценить степень поддержки этих языков.

Детальный анализ на уровне токенов раскрывает скрытые последствия квантизации и дистилляции для языковых моделей, генерирующих программный код.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в генерации кода, механизмы их работы на уровне отдельных токенов остаются малоизученными, особенно в контексте сжатых моделей. Настоящее исследование, озаглавленное ‘Compressed code: the hidden effects of quantization and distillation on programming tokens’, посвящено детальному анализу кодирования языков программирования в токенизаторах LLM и влиянию методов оптимизации, таких как квантизация и дистилляция, на распределение токенов. Полученные результаты демонстрируют, что сжатие моделей может существенно изменить баланс между ключевыми словами программирования и специальными токенами, оказывая неожиданное влияние на качество генерируемого кода. Какие стратегии токенизации и оптимизации позволят максимально сохранить производительность LLM при одновременном снижении вычислительных затрат?

Основы токенизации и её влияние на производительность языковых моделей

Современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности в области генерации программного кода, однако их эффективность напрямую зависит от процесса токенизации. Этот процесс, заключающийся в разбиении исходного кода на отдельные единицы — токены — является критически важным, поскольку именно от качества этой разбивки зависит как точность генерируемого кода, так и скорость обработки. Неэффективная токенизация может привести к потере семантической информации и, как следствие, к ошибкам в сгенерированном коде или замедлению работы модели. Таким образом, оптимизация токенизации является ключевым фактором для раскрытия полного потенциала LLM в области автоматизации разработки программного обеспечения и повышения производительности кодирования.

Процесс разложения программного кода на токены оказывает непосредственное влияние на качество генерируемых результатов и скорость обработки. Каждый токен представляет собой базовый элемент, воспринимаемый языковой моделью, и от точности его определения зависит, насколько корректно будет понят и воспроизведен исходный код. Неэффективная токенизация может приводить к потере семантической информации, искажению синтаксиса и, как следствие, к генерации ошибочного или неоптимального кода. Более того, количество токенов, необходимое для представления программы, напрямую влияет на вычислительные затраты и время, требуемое для обработки, что особенно критично при работе с большими проектами или в режиме реального времени. Таким образом, оптимизация токенизации является ключевым фактором для повышения производительности и надежности систем генерации кода на основе больших языковых моделей.

Традиционные методы токенизации, разработанные для обработки естественного языка, часто оказываются неэффективными при работе с кодом, что приводит к ошибкам в процессе генерации. В отличие от человеческой речи, где смысловые нюансы могут быть восстановлены из контекста, синтаксис языков программирования требует точного представления каждого элемента. Неспособность корректно разбить код на токены, особенно при игнорировании или неправильной интерпретации специальных символов, ключевых слов и операторов, искажает структуру программы и приводит к логическим ошибкам в сгенерированном коде. В результате, модель может сгенерировать синтаксически некорректный или семантически неверный код, требующий дополнительной отладки и исправления, что существенно снижает эффективность и надежность автоматизированной генерации.

Оптимизация токенизации кода требует пристального внимания к специальным токенам, ключевым словам языков программирования и элементам, специфичным для синтаксиса. Эффективное разбиение кода на токены — это не просто разделение по пробелам или символам; необходимо учитывать семантическую значимость каждого элемента. Например, сохранение целостности ключевых слов, таких как “if”, “for” или “while”, критически важно для правильной интерпретации кода языковой моделью. Более того, специальные токены, обозначающие, например, начало или конец блока кода, или комментарии, должны обрабатываться особым образом. Учёт синтаксических особенностей, таких как строки, числа и операторы, позволяет модели более точно понимать структуру и логику кода, что, в свою очередь, значительно повышает качество генерируемых программ и скорость их обработки. В конечном итоге, продуманная токенизация является фундаментом для создания эффективных и надежных инструментов генерации кода на основе больших языковых моделей.

Методы оптимизации токенизации: за пределами базовых подходов

Алгоритм Byte Pair Encoding (BPE) является широко используемым методом субословной токенизации, представляющим собой компромисс между размером словаря и детализацией представления. В отличие от токенизации на уровне символов или слов, BPE итеративно объединяет наиболее часто встречающиеся пары символов или субослов в новые токены. Это позволяет эффективно обрабатывать редкие слова и неизвестные токены, разбивая их на более мелкие, известные компоненты. Размер словаря BPE обычно составляет несколько тысяч токенов, что значительно меньше, чем при использовании токенизации на уровне слов, но обеспечивает достаточную детализацию для эффективного представления текста. В результате BPE позволяет моделировать язык с меньшим количеством параметров и улучшает обобщающую способность, особенно в задачах, связанных с обработкой редких или новых слов.

Эффективность токенизации определяется не только выбранным алгоритмом, но и тем, как языковая модель (LLM) использует полученное распределение вероятностей токенов. LLM оценивает вероятность каждого следующего токена, основываясь на предыдущих токенах и параметрах модели. Точное распределение вероятностей, формируемое токенизацией, напрямую влияет на качество генерируемого текста, включая его когерентность, релевантность и точность. Более гранулярная токенизация, разбивающая слова на подслова, может улучшить обработку редких слов и незнакомых терминов, что приводит к более надежным вероятностям токенов и, следовательно, к более качественному выводу модели. Игнорирование этого аспекта, фокусируясь исключительно на алгоритме токенизации, может привести к неоптимальному использованию потенциала LLM.

Тонкая настройка (instruction tuning) больших языковых моделей (LLM) представляет собой процесс дополнительного обучения предварительно обученной модели на специализированном наборе данных, состоящем из инструкций и соответствующих ожидаемых результатов. Этот метод позволяет значительно улучшить способность LLM генерировать код и завершать его, поскольку модель учится сопоставлять конкретные инструкции с желаемым программным кодом. В отличие от простого обучения на большом корпусе кода, instruction tuning фокусируется на понимании намерения, выраженного в инструкциях, что позволяет модели генерировать более точный, релевантный и полезный код, соответствующий заданным требованиям. Эффективность тонкой настройки напрямую зависит от качества и разнообразия обучающего набора данных, включающего различные типы задач кодирования и стили программирования.

Масштабирование температуры (temperature scaling) представляет собой метод контроля случайности при выборе токенов в процессе генерации текста. Этот подход предполагает изменение вероятностного распределения, выдаваемого языковой моделью, путем деления логарифмов вероятностей каждого токена на параметр температуры. Значение температуры, большее единицы, увеличивает случайность, делая менее вероятные токены более вероятными для выбора, в то время как значение меньше единицы уменьшает случайность, фокусируясь на наиболее вероятных токенах. В контексте генерации кода, снижение температуры приводит к более детерминированному и предсказуемому выводу, снижая вероятность синтаксических ошибок и обеспечивая более точное выполнение поставленной задачи. Это особенно важно в случаях, когда требуется высокая степень надежности и воспроизводимости результатов.

Оценка производительности: эталонные тесты и модели сравнения

Для строгой оценки моделей генерации кода используются несколько эталонных тестов, включая HumanEval, MBPP, BigCodeBench и SWE-bench. HumanEval фокусируется на решении задач по программированию, требующих написания кода на основе текстового описания. MBPP (Mostly Basic Programming Problems) представляет собой набор простых задач, предназначенных для оценки базовых навыков кодирования. BigCodeBench — это более масштабный набор данных, включающий различные типы задач программирования. SWE-bench, в свою очередь, специализируется на оценке моделей в контексте реальных задач разработки программного обеспечения, включая задачи, требующие исправления ошибок и рефакторинга кода. Использование этих бенчмарков позволяет проводить объективное сравнение различных моделей и отслеживать прогресс в области генерации кода.

Модели Qwen2.5 и DeepSeek-R1 выступают в качестве ключевых точек отсчета при оценке новых методов в области генерации кода. Эти модели представляют собой установленные базовые уровни производительности, позволяющие проводить объективное сравнение и количественную оценку улучшений, достигнутых с помощью новых техник. Использование этих моделей в качестве эталонов позволяет исследователям точно измерить прогресс, определить эффективность предлагаемых инноваций и обеспечить воспроизводимость результатов в области разработки и оценки моделей генерации кода.

Вероятность «холодного старта» является ключевой метрикой для оценки поведения моделей генерации кода в условиях ограниченного объема данных. Данный показатель отражает способность модели генерировать корректный и функциональный код при отсутствии обширного контекста или предварительной информации о конкретной задаче. Низкая вероятность «холодного старта» указывает на зависимость модели от большого количества обучающих данных и может существенно ограничить ее применимость в реальных сценариях, где доступ к данным часто ограничен или требует значительных затрат на сбор и обработку. Оценка данного параметра критически важна для определения практической ценности модели и ее способности эффективно работать в условиях, приближенных к реальным производственным задачам.

В ходе нашего исследования было выявлено, что применение дистилляции значительно изменяет распределение вероятностей токенов в моделях генерации кода. В частности, вероятность токенов, представляющих ключевые слова программирования, снижается до 97%, в то время как вероятность специальных токенов (например, токенов начала и конца последовательности, отступов) — увеличивается. Данное изменение свидетельствует о смещении фокуса модели от генерации собственно кода к управлению структурой и форматированием выходных данных, что необходимо учитывать при оценке производительности и применимости дистиллированных моделей в реальных задачах.

Сокращение вычислительной нагрузки: стратегии сжатия моделей

Сжатие моделей становится ключевым фактором для успешного развертывания больших языковых моделей (LLM) в средах с ограниченными ресурсами. Уменьшение как размера модели, так и вычислительных затрат позволяет использовать передовые технологии искусственного интеллекта на устройствах с ограниченной памятью и вычислительной мощностью, таких как мобильные телефоны или встраиваемые системы. Это достигается за счет оптимизации структуры модели и снижения точности представления данных, что, в свою очередь, снижает потребность в памяти и ускоряет процесс вычислений. В результате, сжатие моделей открывает возможности для более широкого доступа к возможностям LLM и расширяет спектр их применения, делая искусственный интеллект более доступным и эффективным.

Для снижения вычислительной нагрузки больших языковых моделей применяются методы компрессии, среди которых выделяются квантизация и дистилляция. Квантизация предполагает уменьшение точности представления чисел, что позволяет сократить размер модели и ускорить вычисления, хотя и с потенциальной потерей некоторой информации. Дистилляция, в свою очередь, представляет собой процесс передачи знаний от более крупной и сложной модели, именуемой «учителем», к менее ресурсоёмкой модели — «ученику». В ходе дистилляции «ученик» обучается имитировать поведение «учителя», сохраняя при этом значительно меньший размер и требуя меньше вычислительных ресурсов. Такой подход позволяет создавать компактные модели, способные эффективно выполнять задачи, ранее доступные лишь более крупным аналогам.

Исследования показали, что умеренная квантизация может значительно улучшить баланс между вероятностью генерации программистских ключевых слов и специальных токенов в языковых моделях. В частности, в модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B вероятность генерации ключевых слов программирования составила 0.0042, что существенно ниже, чем 0.143 в модели Qwen2.5-1.5B. Такое снижение указывает на то, что квантизация, наряду с дистилляцией знаний, способствует более эффективному использованию ресурсов модели и улучшает её способность генерировать код, не перегружая вывод специальными символами и токенами, что критически важно для практического применения в средах с ограниченными вычислительными возможностями.

Исследование показывает, что применение метода дистилляции знаний существенно снижает вероятность генерации избыточных программистских ключевых слов в моделях обработки естественного языка. В частности, в модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B вероятность появления таких ключевых слов составляет всего 0.0042, что значительно ниже, чем в оригинальной модели Qwen2.5-1.5B, где этот показатель достигает 0.143. Данное снижение свидетельствует об эффективности дистилляции в оптимизации языковых моделей для задач, где важна точность и лаконичность генерируемого кода или текста, позволяя добиться более сбалансированного соотношения между программистскими ключевыми словами и специальными токенами.

«`html

Исследование демонстрирует, что методы сжатия, такие как квантизация и дистилляция, оказывают существенное влияние на распределение токенов в моделях генерации кода. Особое внимание привлекает изменение баланса между ключевыми словами программирования и специальными токенами, что указывает на потерю информации при сжатии. Это согласуется с мыслью Блеза Паскаля: “Все великие вещи приходят от простоты и ясности”. Стремление к упрощению, хоть и необходимое для масштабируемости, не должно приводить к существенной деградации представления информации. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и данное исследование подчеркивает, что чрезмерное упрощение может привести к скрытым проблемам в производительности модели, особенно при генерации кода.

Куда двигаться дальше?

Представленное исследование, тщательно препарирующее влияние методов сжатия на распределение токенов в языковых моделях, поднимает вопросы, выходящие за рамки простой оптимизации метрик. Становится очевидным, что акцент на уменьшении размера модели может приводить к неожиданным последствиям в балансе между синтаксическими элементами кода и специальными токенами. Что, в конечном счете, оптимизируется — скорость генерации, размер модели, или, быть может, нечто более тонкое, определяющее “качество” генерируемого кода? Простота здесь — не минимализм, а чёткое разграничение необходимого и случайного — необходимо глубже изучить влияние этих изменений на семантическую корректность и поддерживаемость кода.

Очевидным направлением для будущих исследований представляется изучение взаимосвязи между изменением распределения токенов и способностью модели к обобщению. Как сжатие влияет на способность модели адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся структурам кода? И не приводит ли стремление к эффективности к созданию моделей, хрупких и чувствительных к незначительным изменениям в входных данных?

В конечном счете, необходимо переосмыслить сам подход к оценке эффективности моделей генерации кода. Достаточно ли оценивать только скорость и размер? Или необходимо разрабатывать более сложные метрики, учитывающие не только синтаксическую корректность, но и семантическую согласованность, а также потенциальную сложность поддержки и отладки генерируемого кода? Система, как живой организм, требует целостного взгляда, а не локальных исправлений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02563.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 03:41

🚀 Квантовые новости