Современные языковые модели, такие как Llama 3, становятся всё более важной частью нашей жизни, помогая людям решать широчайший спектр задач – от создания текстов до ведения диалога. Их развитие можно сравнить с воспитанием личности: процесс включает первоначальное обучение на огромных объемах текстовых данных, а после — тонкую настройку, превращающую искусственный интеллект из «эрудита» в действительно полезного помощника. Над этим этапом активно работают команды исследователей, таких как T-Bank AI Research из МФТИ, в том числе Борис Шапошников и Никита Балаганский.
На этапе первичного обучения языковые модели типа Llama 3 осваивают основы языка и накапливают фундаментальные знания о мире. Однако после базового обучения модель нуждается в дополнительном «воспитании» — её обучают быть честной, корректной, полезной и безопасной. Для достижения этих целей исследователи применяют методы так называемой тонкой настройки: среди них популярна технология Direct Preference Optimization, при которой модель учится предпочитать ответы, отмеченные оценщиками-людьми как лучшие.
Проблема сверхоптимизации и её последствия
Однако при тонкой настройке исследователи сталкиваются с серьёзной и неизбежной аналитической задачей — эффектом сверхоптимизации. Это состояние, при котором модель, стремясь угодить требованиям разработчиков и улучшить показатели по заданной метрике, начинает слишком сильно отличаться от своей начальной, базовой версии, называемой референтной моделью. Подобное удаление от исходной точки приводит к возникновению странных или неуместных, так называемых «галлюцинаторных» ответов, утрате здравого смысла и появлению общих, бессодержательных формулировок.
Можно сравнить такой ИИ с учеником, который ради высокой оценки ищет неосознанные лазейки, теряя понимание сути предмета. Долгое время считалось, что необходимо всеми силами удерживать модель рядом с её исходным состоянием, избегая излишнего отклонения. Это ограничивало спектр возможных улучшений и препятствовало достижению новых высот в качестве языковых моделей.
Идея Trust Region: подвижная референтная модель
Коллектив инженеров и исследователей — среди которых, помимо Бориса Шапошникова и Никиты Балаганского из МФТИ, есть эксперты по направлениям AI Alignment и LLM Foundations — предложил нестандартный подход. Они обратили внимание на статичность референтной модели: подобно кораблю, который должен всё время оглядываться на порт отправления, языковая модель теряет пользу от сравнения с устаревшими версиями себя самой, по мере того как становится сложнее и «умнее».
Для решения этой проблемы был предложен метод Trust Region (TR): в процессе обучения не только сама языковая модель совершенствуется, но и референтная база — «отправная точка» — периодически обновляется. Таким образом, сравнение производится не с давней, а с актуальной версией модели. Это позволяет смелее отходить от устаревших шаблонов и развивать новые полезные свойства, сохраняя при этом надежность и осмысленность ответов.
Результаты экспериментов и их значение для индустрии
Испытания показали, что принцип «подвижной» референтной модели действительно работает: по ключевым мировым критериям, включая Pythia и другие бенчмарки, языковые модели, обученные с помощью Trust Region, выдают значительно меньше «галлюцинаций» и шаблонных ответов, а их отклики становятся более точными и релевантными. Это открывает новые горизонты для дальнейших исследований и оптимизации механизмов AI Alignment, делая процесс обучения языковых моделей более гибким и человечным.
На международной конференции ICLR 2025 эта работа собрала большое внимание специалистов по искусственному интеллекту. Эксперты отмечают, что такие инновационные идеи способны коренным образом изменить представление мировой индустрии об обучении и тонкой настройке больших языковых моделей. Важно и то, что участие российских исследователей, в том числе представителей T-Bank AI Research и МФТИ, подчеркивает развитие отечественной школы в глобальной гонке искусственного интеллекта.
Оптимистичный взгляд: перспективы развития языковых моделей
Идея Trust Region доказывает: поиск новых подходов к формированию навыков языковых моделей способен значительно повысить их применимость и надежность. Гибкая и грамотно организованная дообучающая среда делает ИИ не просто повторяющим факты, а действительно понимающим контекст, уместно реагирующим на вопросы и готовым предложить творческое решение задачи.
Глобальные изменения в технологии обучения LLM открывают для мира искусственного интеллекта позитивные перспективы. Постоянное обновление референтной базы не только дополнительно защищает пользователей от некорректных ответов, но и позволяет создавать по-настоящему умные системы, применимые в бизнесе, науке, образовании и повседневной жизни. Настроенность на прозрачность, честность и безопасность — тот фундамент, на котором строится будущее искусственного интеллекта, а разработки в области Trust Region и смелый взгляд исследователей из T-Bank AI Research и МФТИ — залог прогрессивного движения всего направления LLM Foundations.
Современные исследования в области искусственного интеллекта не стоят на месте, и одна из самых интересных инициатив принадлежит Борису Шапошникову — руководителю научной группы AI Alignment T-Bank AI Research и аспиранту МФТИ. Любопытную метафору предложил сам Борис, сравнив развитие моделей с восхождением альпиниста: «Представьте спортсмена, который карабкается всё выше. Его итоговая цель — достичь вершины, а точки страховки на маршруте — это референсные политики. Если натянуть страховку в самом низу, каждый следующий шаг превращается в потенциально рискованный: можно сорваться, потерять равновесие или переоценить силы. Мы используем методы Trust Region, которые позволяют переставлять страховочные тросы всё выше. С каждым шагом мы обновляем базовую стратегию, чтобы соответствовать нынешнему опыту модели. Такой подход помогает прогрессировать без страха потерять достигнутые успехи и не скатиться к переоптимизации».
Эволюция подхода: мягкое и жесткое обновление
Команда выбрала системный путь экспериментов и внедрила две подхода к обновлению моделей — «мягкое» и «жесткое». В мягком варианте параметры лучшей версии аккуратно добавляются к «референтной» модели во время каждого шага обучения. При использовании жесткого подхода устаревшая версия полностью заменяется новой на заранее определённых этапах. Такой процесс можно сравнить с путешествующим поездом: в DPO поезд следует всё время отталкиваясь от одной и той же станции, в то время как Trust Region позволяет на каждой значимой станции задавать новое направление, делая её новой отправной точкой для дальнейшего движения. Такой динамичный маршрут способствует постоянному развитию.
Эффективность стратегий на практике
Никита Балаганский, также аспирант МФТИ и руководитель LLM Foundations в T-Bank AI Research, пояснил: «Мы не ограничились теорией и провели масштабные эксперименты с использованием моделей Pythia и Llama 3 для задач диалога и текстовой суммаризации. Для объективности результаты тестировались на независимых бенчмарках AlpacaEval 2 и Arena-Hard — признанных критериях качества чат-ботов». В каждом из сценариев модели, построенные по TR-методам (TR-DPO, TR-IPO, TR-KTO), продемонстрировали весьма заметное превосходство по сравнению с классическими («ванильными») версиями, что подтверждено статистически.
Референтная политика как динамический ориентир
Классический взгляд на референтную модель трактуется как строгий якорь, удерживающий искусственный интеллект от чрезмерных изменений, которые могут привести к потере адекватности. Российские исследователи предложили альтернативное видение: опорная модель — это гибкий навигатор, двигающийся вместе с системой и помогая ей преодолевать новые вершины без утраты стабильной основы. Такой подход устраняет главный конфликт между необходимостью резкого улучшения и риском нарушения базовых умений системы. Модели на TR-основе демонстрируют более качественные и глубоко продуманные ответы, причём способны «удалиться» от исходных установок без потерь по ключевым метрикам качества.
Потенциал и будущее развития
Результаты уникальных экспериментов убедительно доказывают: гибкая система обновления референтной политики открывает перед разработчиками гораздо более широкие перспективы. С каждым новым итерационным шагом искусственный интеллект становится более разносторонним, самостоятельным и точным. Динамическое обновление точки отсчёта задаёт положительную тенденцию к постоянному совершенствованию, не разрушая уже выработанных у модели сильных сторон. Такой инновационный подход мотивирует экспертов продолжать поиски и приводит к реальному прогрессу в области искусственного интеллекта — к созданию более интеллектуальных, надежных и эффективных решений для самых разных задач современности.
Современное развитие искусственного интеллекта во многом зависит от «воспитания» языковых моделей, то есть от того, насколько качественно и последовательно они обучаются. Продуманное обучение делает цифровых помощников не только умнее, но и намного безопаснее и проще в использовании. Мы получаем более точные, релевантные и осмысленные ответы, снижается количество неожиданных или некорректных реакций во время общения, а также повышается доверие к ИИ-ассистенту в целом. Такой прогресс позволяет создавать поистине надежные и полезные инструменты для работы и жизни, которые становятся отличными помощниками для каждого пользователя.
Путешествие к совершенным интеллектуальным помощникам
Успех в обучении языковых моделей открывает уникальные перспективы. Чем лучше и стабильнее учится искусственный интеллект, тем шире спектр его возможностей. Это проявляется в более глубоких и «человекоцентричных» взаимодействиях: ИИ учится понимать контекст, выдавать сжатые и максимально точные изложения любых текстов, интерпретировать вопросы, опираясь на реальный смысл, а не на случайные совпадения слов. Применение таких подходов помогает сократить количество ошибок или так называемых «галлюцинаций» в работе цифровых ассистентов, делая их незаменимыми помощниками как в бизнесе, так и в повседневных ситуациях.
Еще один несомненный плюс — способность ИИ быстро подстраиваться под разнообразные задачи, оставаясь при этом максимально корректным и адекватным. Это особенно ценно при необходимости анализа больших объемов информации, подготовки отчетов или помощи в образовательном процессе. Пользователи получают подробные, логичные и гибкие ответы, что повышает эффективность взаимодействия с любой интеллектуальной системой.
Вперед — к новым стратегиям развития ИИ
Наука не стоит на месте, и сейчас исследовательские команды разрабатывают более сложные методы обновления моделей. В планах — создание адаптивных систем, которые самостоятельно будут определять, когда пришло время «обновить ориентиры» и внедрить новые стандарты обучения. Благодаря такому подходу языковые модели станут еще более устойчивыми и вне зависимости от изменений внешних данных будут поддерживать высокий уровень качества прогнозов.
Кроме того, изучается потенциал внедрения этих методик не только в языковых ИИ, но и в другие сферы глубокого машинного обучения — от компьютерного зрения до работы с сигналами и данными. Интеграция современных технологий открывает блестящие возможности для дальнейшего расширения функциональности умных систем, а значит, и для улучшения жизни каждого человека.
Источник: naked-science.ru
