Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет точно определять оптимальный момент для извлечения информации, значительно повышая эффективность и точность генерации ответов.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
В статье представлена методика Entropy-Trend Constraint (ETC), позволяющая моделировать динамику неопределенности на уровне токенов для улучшения динамического поиска в системах Retrieval-Augmented Generation.
Несмотря на успехи систем генерации с дополнением извлечением (RAG), определение оптимального момента для запроса внешней информации остается сложной задачей. В работе ‘Modeling Uncertainty Trends for Timely Retrieval in Dynamic RAG’ предложен новый метод Entropy-Trend Constraint (ETC), позволяющий динамически определять момент извлечения знаний на основе анализа трендов неопределенности на уровне токенов. ETC, не требующий обучения, демонстрирует превосходство над существующими подходами, снижая частоту запросов и повышая эффективность работы RAG в различных предметных областях. Позволит ли более точное моделирование неопределенности существенно улучшить адаптивность и надежность систем генерации, использующих внешние источники знаний?
Пределы Знаний: Масштабирование Рассуждений с Помощью Извлечения
Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей в данных, однако их возможности существенно ограничены, когда речь заходит о задачах, требующих глубокого анализа и доступа к актуальной информации. Модели, обученные на огромных объемах текста, прекрасно справляются с предсказанием следующего слова или фразы, но испытывают трудности при решении задач, требующих знаний, выходящих за рамки их параметрической памяти. Это связано с тем, что модели хранят знания непосредственно в своих весах, что создает узкое место для обработки сложных сценариев и повышает вероятность возникновения неточностей и галлюцинаций – генерации ложной или бессмысленной информации, маскирующейся под правдоподобный текст. В результате, при решении задач, требующих доступа к текущим событиям или специализированным знаниям, производительность моделей существенно снижается.
Традиционные большие языковые модели (БЯМ) функционируют, полагаясь исключительно на так называемые параметрические знания – информацию, зашифрованную в весах нейронной сети, полученную в процессе обучения. Этот подход создает узкие места при решении сложных задач, требующих доступа к обширным и постоянно обновляющимся данным. Поскольку вся необходимая информация хранится внутри самой модели, она не способна эффективно обрабатывать запросы, выходящие за рамки её обучающего корпуса, что приводит к неточностям и галлюцинациям – генерации ложной или бессмысленной информации, воспринимаемой моделью как факт. Ограниченность параметрических знаний препятствует адаптации БЯМ к новым ситуациям и снижает их надежность в контексте реальных, динамично меняющихся данных.
В условиях, когда возможности языковых моделей ограничены объемом встроенных знаний и склонностью к неточностям, парадигма генерации с использованием извлечения информации (Retrieval-Augmented Generation, RAG) становится ключевым решением. Суть подхода заключается в том, чтобы дополнить возможности модели, основанные на параметрических знаниях, доступом к внешним источникам информации, таким как, например, энциклопедия Wikipedia. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на собственные знания, модель получает возможность извлекать релевантные данные из внешних баз, что позволяет ей генерировать более точные, актуальные и обоснованные ответы. Таким образом, RAG представляет собой эффективный способ преодоления ограничений языковых моделей и расширения их возможностей в решении сложных, требующих глубокого анализа и актуальных знаний задач.
Несмотря на перспективность подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG), его простейшие реализации зачастую сталкиваются с проблемами, снижающими эффективность. Неоптимальный поиск релевантной информации из внешних источников может приводить к извлечению нерелевантных или устаревших данных, создавая информационный шум. Этот шум, в свою очередь, затрудняет процесс рассуждения для языковой модели, увеличивая вероятность генерации неточных или бессмысленных ответов. Таким образом, для эффективного использования RAG необходимы более сложные стратегии поиска и фильтрации информации, способные отсеивать нерелевантные данные и обеспечивать языковую модель актуальной и достоверной информацией, что является ключевой задачей в области генеративных моделей.
Динамическое Извлечение: Адаптация к Потребностям Генерации
Динамический RAG (Retrieval-Augmented Generation) отличается от традиционного RAG тем, что инициирует доступ к знаниям не на предварительном этапе, а непосредственно в процессе генерации текста, ориентируясь на текущее состояние языковой модели (LLM). Вместо единовременного извлечения релевантных документов перед началом генерации, динамический RAG позволяет модели запрашивать дополнительную информацию по мере необходимости, в зависимости от её текущего понимания и прогресса в формировании ответа. Это обеспечивает более точное и контекстуально-релевантное дополнение знаний, поскольку LLM может адаптировать процесс извлечения информации к конкретным потребностям каждого шага генерации.
В отличие от стандартных систем RAG, где поиск релевантной информации происходит однократно – на этапе предварительной обработки запроса – динамический RAG позволяет осуществлять поиск в процессе генерации ответа. Это означает, что стандартные системы RAG могут предоставлять нерелевантные данные или упускать важный контекст, поскольку поиск не адаптируется к текущему состоянию генерации и потребностям языковой модели. В результате, LLM может строить ответ на неполной или неточной информации, что снижает качество и релевантность ответа.
Ключевая проблема Dynamic RAG заключается в определении оптимального момента для инициирования поиска релевантной информации. Слишком ранний, преждевременный поиск может предоставить LLM нерелевантные данные, отвлекая от текущего контекста и снижая качество генерации. Задержка с поиском, напротив, может привести к недостатку необходимой информации для формирования полного и точного ответа, особенно в случаях, когда LLM уже начал генерировать текст и столкнулся с пробелами в знаниях. Определение точного момента для поиска требует баланса между предоставлением достаточного контекста и предотвращением информационного перегруза.
Наш подход к динамическому RAG решает проблему оптимального времени запроса знаний, используя моделирование неопределенности на уровне токенов. Мы оцениваем уверенность языковой модели в генерации каждого токена и динамически корректируем момент запроса к внешним источникам информации, основываясь на этой оценке. Высокая неопределенность указывает на потребность в дополнительном контексте, что инициирует запрос, в то время как уверенная генерация позволяет избежать ненужных запросов и снижает задержки. Такой механизм позволяет адаптировать процесс извлечения знаний к текущему состоянию генерации, обеспечивая более релевантный и своевременный доступ к необходимой информации.
Неопределенность как Сигнал: Ограничение по Тренду Энтропии
Для оценки уверенности языковой модели (LLM) в процессе генерации текста используется показатель $H$, представляющий собой энтропию на уровне отдельных токенов. Энтропия, в данном контексте, количественно определяет неопределенность модели при выборе следующего токена; более высокое значение $H$ указывает на большую неопределенность и, следовательно, на меньшую уверенность в предсказании. Вычисление энтропии производится для каждого токена, что позволяет отслеживать изменения в уверенности модели на протяжении всей последовательности генерации. Этот показатель служит основой для выявления моментов, когда LLM нуждается в дополнительной информации или внешних знаниях для повышения качества генерируемого текста.
Ограничение по тренду энтропии отслеживает изменения величины энтропии во времени, используя первую ($ΔEntropy_t = Entropy_t — Entropy_{t-1}$) и вторую ($Δ^2Entropy_t = ΔEntropy_t — ΔEntropy_{t-1}$) производные (разности первого и второго порядка) для выявления сдвигов, указывающих на потенциальную нестабильность генерации или потребность во внешней информации. Первая производная позволяет определить скорость изменения уверенности модели, в то время как вторая производная выявляет ускорение или замедление этого изменения. Резкий рост первой производной, особенно в сочетании с положительной второй производной, сигнализирует о быстром снижении уверенности и потенциальной необходимости в поиске релевантных знаний для коррекции генерации.
Динамическое сглаживание применяется для минимизации влияния выбросов при оценке уровня неопределенности, что обеспечивает стабильность процесса извлечения информации. Вместо непосредственного использования значений энтропии, применяется скользящее среднее, позволяющее нивелировать кратковременные колебания и аномальные пики. Это особенно важно, поскольку одиночные выбросы могут ложно спровоцировать запрос к внешним источникам знаний, даже если общая тенденция указывает на уверенность модели. Параметры сглаживания динамически адаптируются к изменениям в данных, обеспечивая оптимальную фильтрацию шумов без потери значимой информации о реальном уровне неопределенности, что позволяет избежать ложных срабатываний и повысить надежность системы.
При увеличении энтропии, отражающей неуверенность языковой модели, запускается процедура поиска релевантной информации. Этот механизм позволяет проактивно компенсировать пробелы в знаниях модели в процессе генерации текста. Вместо ожидания явных ошибок или неточностей, система реагирует на возрастающую неопределенность, инициируя запрос к внешним источникам для получения дополнительных данных. Это позволяет модели более оперативно адаптироваться к новым или сложным темам, повышая точность и информативность генерируемого контента. Эффективно, повышение энтропии выступает в качестве сигнала о потенциальной нехватке знаний, запускающего процесс их восполнения.
Широкий Влияние и Перспективы Развития
Оценка разработанного подхода на разнообразных наборах данных, включая 2WikiMultihopQA, HotpotQA, IIRC, BioASQ, PubMedQA и StrategyQA, продемонстрировала существенный прирост эффективности в задачах ответов на вопросы. Данные тесты охватывают широкий спектр сложностей и предметных областей, подтверждая универсальность предложенного метода. Наблюдаемые улучшения свидетельствуют о способности системы не только извлекать релевантную информацию, но и эффективно синтезировать ее для формирования точных и информативных ответов, что особенно важно для приложений, требующих глубокого понимания и анализа данных.
Исследования показали высокую эффективность предложенного ограничения энтропии и тренда, продемонстрировавшего прирост средней оценки от 5,9% до 12,1% в различных задачах вопросно-ответной системы. Данный показатель был подтвержден с использованием модели GPT-4o, что свидетельствует о надежности и воспроизводимости полученных результатов. Внедрение данного ограничения позволило существенно улучшить качество генерируемых ответов, обеспечивая более точное и релевантное извлечение информации из доступных источников. Полученные данные указывают на перспективность использования данного подхода для повышения эффективности систем, требующих надежной и обоснованной генерации ответов.
В ходе экспериментов с языковой моделью LLaMA2-7B, предложенный подход продемонстрировал выдающиеся результаты, достигнув среднего балла в 0.344. Этот показатель является самым высоким среди всех протестированных конфигураций и существующих методов в рамках оценки, что свидетельствует о значительной эффективности разработанного алгоритма. Достигнутое превосходство подтверждает потенциал данной технологии для решения сложных задач, требующих точного и надежного извлечения информации из больших объемов данных и последующей генерации ответов.
Исследования показали, что разработанный метод демонстрирует стабильное улучшение результатов работы различных языковых моделей. В частности, при использовании LLaMA3-8B наблюдалось превосходство над базовыми моделями на величину до 12.1%. Этот результат подчеркивает универсальность подхода и его способность эффективно повышать качество ответов на вопросы, независимо от конкретной архитектуры или размера используемой модели. Стабильное улучшение производительности в сочетании с высокой точностью позволяет рассматривать данную методику как перспективное направление для развития систем, требующих надежной и информативной генерации текста.
Предложенный подход, получивший название ETC, демонстрирует значительное повышение эффективности поиска релевантной информации по сравнению с существующими методами, такими как DRAGIN и FLARE. Исследования показали, что ETC требует меньшей частоты обращений к базе знаний, что снижает вычислительную нагрузку и ускоряет процесс генерации ответов. Особенно примечательно, что ETC демонстрирует наименьший показатель отложенного извлечения информации – то есть, случаев, когда необходимые данные обнаруживаются лишь на более поздних этапах, что позволяет формировать более точные и обоснованные ответы с минимальными задержками. Это особенно важно в задачах, требующих оперативного предоставления информации, таких как научные исследования и медицинская диагностика.
Предложенный подход имеет значительные перспективы применения в областях, где требуется достоверная и обоснованная генерация информации. В частности, в научных исследованиях данная методика может способствовать более точному анализу данных и формулировке гипотез, обеспечивая доступ к релевантным источникам и минимизируя риск ошибок. В сфере медицинской диагностики, система способна предоставить врачам актуальную информацию о заболеваниях и методах лечения, помогая в принятии взвешенных решений. Не менее важным является потенциал применения в системах клиентской поддержки, где точное и информативное предоставление ответов способствует повышению удовлетворенности пользователей и оптимизации рабочих процессов. Таким образом, разработанная стратегия открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных генерировать надежные и обоснованные ответы в различных областях знаний.
Дальнейшие исследования направлены на разработку более сложных метрик неопределенности, позволяющих точнее оценивать достоверность извлекаемой информации. Особое внимание уделяется интеграции данной динамической стратегии RAG (Retrieval-Augmented Generation) с другими техниками расширения знаний, такими как использование графов знаний и методов активного обучения. Это позволит создать системы, способные не только предоставлять релевантные ответы, но и оценивать степень своей уверенности в них, а также адаптироваться к новым данным и задачам, значительно повышая надежность и эффективность генерации ответов в различных областях применения, включая научные исследования и медицинскую диагностику.
В очередной раз предлагают оптимизировать извлечение информации для этих самых LLM. Эта концепция, названная Entropy-Trend Constraint, как будто пытается предсказать, когда система начнёт выдавать бессмысленный поток слов, и вовремя подкинуть ей свежих данных. Звучит разумно, конечно, но ведь все эти «динамические» системы неизбежно усложняются, и в итоге требуют больше ресурсов, чем статические. Как говаривала Барбара Лисков: «Программы должны быть спроектированы так, чтобы изменения в одной части не влияли на другие». Ирония в том, что эта «оптимизация» почти наверняка создаст новые точки отказа и потребует постоянной поддержки. В конечном счете, всё новое — это просто старое с худшей документацией, особенно когда речь идет о попытках «обучить» машину понимать контекст.
Что дальше?
Предложенный подход к моделированию трендов неопределённости, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в и без того непростые системы Retrieval-Augmented Generation. Однако, стоит помнить, что каждая элегантная метрика, претендующая на измерение «информативности», рано или поздно превращается в очередную точку для оптимизации, которую продакшен найдет способ обойти. Неизбежно возникнет потребность в адаптации ETC к различным доменам и типам данных – и, скорее всего, окажется, что «оптимальное время извлечения» – величина весьма условная, зависящая от контекста, который, как известно, всегда ускользает.
Особое внимание, вероятно, потребуется уделить вопросам масштабируемости. Заманчивое обещание «обучения без учителя» часто разбивается о суровую реальность необходимости обработки терабайтов данных. Если тесты зелёные – значит, они ничего не проверяют в реальных условиях нагрузки. Вполне вероятно, что истинная ценность ETC проявится не в абсолютном повышении точности, а в более эффективном использовании ресурсов – что, впрочем, тоже является весьма ценной задачей.
В конечном счёте, всё это уже было в 2012-м, только называлось иначе. Вновь и вновь мы изобретаем способы «лучше понимать» языковые модели, упуская из виду, что фундаментальная проблема заключается не в алгоритмах, а в несовершенстве самих данных. И хотя предложенный подход, несомненно, заслуживает внимания, он, как и любая другая «революционная» технология, лишь откладывает неизбежное столкновение с хаосом реального мира.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09980.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2025-11-16 22:19