Управляемость генеративных моделей: новый взгляд на контроль

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают формальный инструментарий для оценки степени контроля над выходными данными генеративных моделей, подчеркивая, что управляемость не является само собой разумеющейся.

Исследование траекторий диалогового процесса для задачи контроля формальности речи демонстрирует, что модели SmolLM3-3B, Qwen3-4B и Gemma3-4B, при использовании 5-шаговой подсказки, показывают различную степень управляемости, при этом Qwen3-4B и Gemma3-4B проявляют наибольшую способность к контролю формальности (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">\delta = 0.05</span>) и соответствие запросам пользователя (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">cvg = 1.0</span>, медианное <span class="katex-eq" data-katex-display="false">MAE = 0.09</span>), в то время как абсолютная управляемость не достигнута ни одной из моделей в условиях нулевой подсказки. — Исследование траекторий диалогового процесса для задачи контроля формальности речи демонстрирует, что модели SmolLM3-3B, Qwen3-4B и Gemma3-4B, при использовании 5-шаговой подсказки, показывают различную степень управляемости, при этом Qwen3-4B и Gemma3-4B проявляют наибольшую способность к контролю формальности ( $\delta = 0.05$ ) и соответствие запросам пользователя ( $cvg = 1.0$ , медианное $MAE = 0.09$ ), в то время как абсолютная управляемость не достигнута ни одной из моделей в условиях нулевой подсказки.

Представлен инструментарий GenCtrl, основанный на теории управления и анализе достижимости, для формальной верификации и улучшения управляемости генеративных моделей.

Несмотря на широкое распространение генеративных моделей, вопрос об их фактической управляемости остаётся открытым. В работе ‘GenCtrl — A Formal Controllability Toolkit for Generative Models’ предложен формальный инструментарий, основанный на теории управления, для оценки степени управляемости таких моделей. Показано, что управляемость не гарантирована и требует явного анализа, а не подразумевается по умолчанию, при этом предложены теоретические гарантии точности оценки управляемых состояний. Каковы фундаментальные ограничения управляемости генеративных моделей и как это влияет на разработку надёжных систем, основанных на искусственном интеллекте?

Разрушая Иллюзию Контроля: Новый Подход к Генеративным Моделям

Современные генеративные модели, такие как большие языковые модели (LLM), демонстрируют впечатляющую способность создавать разнообразный и сложный контент. Однако, несмотря на растущую мощь, их поведение зачастую непредсказуемо и лишено строгих гарантий. В отличие от традиционных алгоритмов, где каждый шаг выполнения четко определен и верифицирован, генеративные модели оперируют вероятностями, что приводит к непредсказуемым результатам и затрудняет контроль над генерируемым контентом. Это особенно критично в задачах, требующих высокой надежности и безопасности, где нежелательные или неверные выходные данные могут иметь серьезные последствия. Отсутствие формальных гарантий ограничивает применение этих моделей в критически важных областях, несмотря на их потенциальные возможности, и требует разработки новых подходов к управлению и верификации их поведения.

Традиционные подходы к анализу генеративных моделей, таких как большие языковые модели, часто сталкиваются с серьезными ограничениями в определении и предсказании полного спектра возможных выходных данных. Это связано с тем, что пространство возможных результатов может быть чрезвычайно обширным и сложным, что делает исчерпывающий анализ практически невозможным. В результате, предсказать, какие именно ответы модель выдаст на конкретный запрос, становится проблематичным, а надежность её работы — под вопросом. Неспособность точно определить границы возможных выходных данных ограничивает применение этих моделей в критически важных областях, где требуется гарантированная стабильность и предсказуемость поведения. В частности, возникает сложность в предотвращении генерации нежелательного или вредоносного контента, поскольку полный охват всех потенциальных сценариев оказывается недостижимым.

Применение принципов теории управления к генеративным моделям открывает возможность строгого математического анализа их поведения и способов влияния на него. Исследования показывают, что даже при выполнении, казалось бы, простых задач, полная контролируемость модели не гарантирована. Это означает, что существуют входные данные, при которых модель может генерировать непредсказуемые или нежелательные результаты, несмотря на все усилия по ее обучению и настройке. Теория управления позволяет формально определить понятие «контролируемости» для генеративных моделей, выявляя условия, при которых возможно задать желаемое поведение, и, что не менее важно, демонстрируя случаи, когда это невозможно. Использование таких инструментов, как $\text{observability}$ и $\text{controllability}$ матрицы, позволяет оценить степень влияния на выходные данные и выявить потенциальные «слепые зоны», где управление становится неэффективным. Этот подход позволяет перейти от эмпирической настройки моделей к более надежной и предсказуемой системе, где поведение генеративных моделей можно гарантированно контролировать и оптимизировать.

Введение стохастичности в систему посредством семплирования приводит к более размытым распределениям выходных данных, особенно заметно в задаче на чётность/нечётность, и снижению показателей точности, что соответствует ожидаемым результатам.

Очерчивая Границы Возможного: Достижимость и Управляемость

Анализ достижимости в генеративных моделях определяет множество состояний, в которые система может перейти из заданного начального состояния. Этот анализ позволяет установить границы возможных выходных данных модели, выявляя, какие состояния и, следовательно, какие выходные значения могут быть сгенерированы. По сути, он формирует область допустимых результатов, ограничивая пространство поиска и позволяя оценить потенциальный охват модели. Определение этой области критически важно для понимания возможностей и ограничений генеративной модели, а также для обеспечения предсказуемости её поведения.

Анализ управляемости позволяет количественно оценить степень влияния внешних входных сигналов на поведение генеративной модели, обеспечивая возможность достижения желаемых результатов. Данный анализ определяет, какие состояния модели могут быть достигнуты или изменены посредством конкретных управляющих воздействий. Количественная оценка выражается в определении подмножества достижимых состояний, на которые можно повлиять с заданной точностью. Это критически важно для приложений, требующих предсказуемого и контролируемого поведения модели, таких как роботизированные системы или генерация контента с заданными характеристиками. Отсутствие управляемости может привести к непредсказуемым и нежелательным результатам, что делает данный анализ неотъемлемой частью разработки и тестирования генеративных моделей.

Анализ досягаемости и управляемости напрямую зависят от точного определения исходного состояния модели и оценки влияния управляющих входных сигналов на её выходное пространство. Понимание исходного состояния позволяет установить отправную точку для определения всех возможных состояний, которые модель может достичь. Оценка влияния управляющих входов требует определения, как изменения этих входов трансформируют выходное пространство, и какие состояния могут быть достигнуты или предотвращены посредством этих изменений. $x(t+1) = f(x(t), u(t))$ — данная модель описывает, как текущее состояние $x(t)$ и управляющие входы $u(t)$ определяют следующее состояние $x(t+1)$ , что критически важно для проведения обоих видов анализа.

Эксперименты с запросами к T2IMs для регулирования насыщенности изображения показали, что, несмотря на теоретическую контролируемость моделей FLUX-s и SDXL, их фактическая калибровка оставляет желать лучшего (корреляция менее 0.1), что проявляется в значительном различии между достижимыми и контролируемыми областями выходного пространства.

Преодолевая Сложность: Приближения для Вычислительной Эффективности

Анализ непрерывных пространств состояний является вычислительно невозможным из-за экспоненциального роста требуемых ресурсов с увеличением размерности. Для преодоления этой проблемы используется дискретизация, заключающаяся в представлении пространства состояний посредством квантованных множеств достижимости. Данный подход предполагает разбиение непрерывного пространства на конечное число дискретных интервалов или ячеек, что позволяет проводить вычисления на конечном, управляемом наборе состояний. Квантование, таким образом, является ключевым этапом, позволяющим аппроксимировать непрерывные процессы и применять алгоритмы к дискретным представлениям, сохраняя при этом приемлемый уровень точности.

Обучение по принципу PAC (Probably Approximately Correct), в сочетании с методом Монте-Карло, предоставляет вероятностную основу для эффективной аппроксимации множеств достижимых состояний. PAC-обучение гарантирует, что с заданной вероятностью и точностью алгоритм найдет решение, близкое к оптимальному. Метод Монте-Карло используется для оценки интегралов и вероятностей путем случайного моделирования, позволяя эффективно исследовать пространство состояний и аппроксимировать границы достижимых множеств, особенно в случаях, когда точное вычисление невозможно или вычислительно затратно. Комбинация этих методов позволяет получать приближенные, но достаточно точные, представления о поведении системы в различных условиях, что критически важно для анализа и верификации сложных систем.

Применение методов приближения множеств достижимости, основанных на обучении по Па́кфорду (PAC-обучение) и Монте-Карло, сталкивается с проблемой дискретизации, ограничивающей точность вычислений из-за дискретного «узкого места», присущего многим генеративным моделям. В частности, модели Qwen3-4B и Gemma3-4B продемонстрировали полное покрытие контролируемого множества (значение 1.0) в задаче формальности, что указывает на более эффективную работу с дискретными пространствами состояний в данном конкретном сценарии.

Количество необходимых начальных состояний значительно снижается при уменьшении параметра частичной управляемости α, резко возрастает при приближении <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\delta_C</span> к нулю, и остается относительно стабильным при увеличении ε, особенно при более высоких значениях α. — Количество необходимых начальных состояний значительно снижается при уменьшении параметра частичной управляемости α, резко возрастает при приближении $\delta_C$ к нулю, и остается относительно стабильным при увеличении ε, особенно при более высоких значениях α.

Прямое Управление и Горизонты Будущего: К Надежным Генеративным Системам

Инженерия представлений открывает возможность целенаправленного воздействия на внутренние активации больших языковых моделей (LLM), позволяя формировать их выходные данные с высокой точностью. В отличие от традиционных методов, таких как тонкая настройка или разработка промптов, которые полагаются на косвенное влияние, инженерия представлений обеспечивает прямой контроль над тем, как модель «думает» и генерирует текст. Этот подход позволяет, например, корректировать конкретные аспекты ответа, такие как тон, стиль или содержание, без необходимости переобучения всей модели. В результате, становится возможным создавать LLM, которые не только генерируют текст, но и следуют заданным критериям и ограничениям, что значительно расширяет спектр их применения и повышает надежность получаемых результатов.

Несмотря на широкое распространение, методы тонкой настройки и проектирования запросов, используемые для управления поведением больших языковых моделей, не обладают строгими гарантиями, свойственными принципам теории управления. Эти подходы, хотя и эффективны на практике, часто опираются на эмпирические наблюдения и требуют значительных усилий для достижения желаемого результата. В отличие от них, теория управления предлагает математически обоснованные инструменты для предсказуемого и надежного управления сложными системами. Поэтому, хотя тонкая настройка и проектирование запросов остаются ценными инструментами, их сочетание с более формальными методами контроля открывает перспективы для создания генеративных моделей, демонстрирующих повышенную надежность и предсказуемость в различных сценариях применения.

Сочетание методов непосредственного управления языковыми моделями с техниками формальной верификации открывает путь к созданию более надежных и предсказуемых генеративных систем. Исследования демонстрируют, что подобный подход позволяет значительно улучшить калибровку моделей — например, FLUX-s достигает коэффициента корреляции Спирмена $ρ > 0.9$ при калибровке подсчета объектов и имеет среднюю абсолютную ошибку $MAE = 3.52$ в задаче подсчета объектов, что свидетельствует о высокой точности и стабильности результатов. Это указывает на перспективность интеграции формальных методов для обеспечения соответствия выходных данных модели заданным требованиям и повышения доверия к ее работе.

В ходе исследований языковой модели Qwen3-4B была достигнута впечатляющая точность в задаче определения формальности текста. Показатель средней абсолютной ошибки (MAE) составил всего 0.09, что свидетельствует о способности модели с высокой степенью достоверности оценивать и классифицировать стиль текста как формальный или неформальный. Такая точность открывает перспективы для автоматической адаптации стиля текста в различных приложениях, например, при создании контента для различных аудиторий или автоматической коррекции стиля в документах.

Исследование с использованием 5-шаговой подсказки показало, что Qwen3-4B демонстрирует идеальный контроль над заданным множеством α-контролируемых значений (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \alpha = 0.1 </span>) и высокую точность выполнения запроса, в то время как другие модели, включая SmolLM3-3B, проявляют чувствительность к начальным условиям и не гарантируют контролируемость, несмотря на высокую среднюю точность. — Исследование с использованием 5-шаговой подсказки показало, что Qwen3-4B демонстрирует идеальный контроль над заданным множеством α-контролируемых значений ( $\alpha = 0.1$ ) и высокую точность выполнения запроса, в то время как другие модели, включая SmolLM3-3B, проявляют чувствительность к начальным условиям и не гарантируют контролируемость, несмотря на высокую среднюю точность.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что контролируемость генеративных моделей не является само собой разумеющейся, а требует формального анализа, опирающегося на принципы теории управления. Этот подход выявляет потенциальные уязвимости и ограничения, которые остаются скрытыми при неформальной оценке. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Если вы не пишете свой собственный код, то вы не контролируете ситуацию». Эта фраза прекрасно иллюстрирует основную идею работы — необходимость глубокого понимания системы, будь то программное обеспечение или генеративная модель, для обеспечения её предсказуемого и контролируемого поведения. Анализ достижимости, предложенный авторами, позволяет взглянуть на «внутренности» модели и оценить её реакцию на различные входные данные, подобно реверс-инжинирингу для выявления скрытых механизмов.

Куда же дальше?

Представленная работа, подобно рентгеновскому снимку, обнажает неожиданную хрупкость кажущегося контроля над генеративными моделями. Долгое время предполагалось, что способность генерировать данные автоматически подразумевает и способность управлять этим процессом. Однако, как демонстрируется, это не более чем удобное заблуждение. Анализ достижимости, опирающийся на строгие принципы теории управления, выявляет пробелы и неопределенности, требующие пристального внимания.

Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью масштабирования предложенных методов. Монте-Карло симуляции, хотя и эффективны, обладают ограниченной применимостью к моделям высокой размерности. Поиск более элегантных и вычислительно эффективных алгоритмов станет ключевой задачей. Не менее важным представляется разработка метрик, позволяющих количественно оценить степень контролируемости модели и выявить наиболее уязвимые места.

В конечном счете, следует признать, что полное, абсолютное управление — это, вероятно, недостижимая иллюзия. Хаос — не враг, а зеркало архитектуры, отражающее скрытые связи. Задача исследователя — не подавить этот хаос, а научиться использовать его, направляя генеративные модели по заданным траекториям, признавая при этом границы возможного. Истина, как всегда, где-то посередине между порядком и энтропией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05637.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-12 16:56

🚀 Квантовые новости