Проверка на прочность: как улучшить навыки работы с функциями у больших языковых моделей

от

Автор: Денис Аветисян

В новой работе представлен подход, использующий обучение с подкреплением для генерации сложных запросов и повышения надежности языковых моделей при вызове функций.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Процесс вызова функции демонстрирует последовательное выполнение инструкций, где каждая операция зависит от корректного завершения предыдущей, обеспечивая детерминированное поведение системы и позволяя строго доказать корректность алгоритма.
Процесс вызова функции демонстрирует последовательное выполнение инструкций, где каждая операция зависит от корректного завершения предыдущей, обеспечивая детерминированное поведение системы и позволяя строго доказать корректность алгоритма.

Исследование предлагает метод состязательной генерации данных для улучшения навыков работы с функциями у больших языковых моделей посредством обучения с подкреплением.

Несмотря на значительный прогресс в обучении больших языковых моделей (LLM), их способность надежно взаимодействовать с внешними инструментами и API остается уязвимой. В данной работе, ‘Exploring Weaknesses in Function Call Models via Reinforcement Learning: An Adversarial Data Augmentation Approach’, предложен новый подход к повышению устойчивости LLM при вызове функций, основанный на генерации состязательных запросов с использованием обучения с подкреплением. Предложенная методика позволяет систематически выявлять слабые места моделей и корректировать их посредством аугментации данных, создавая более надежные и эффективные системы. Каким образом предложенный подход может быть масштабирован для оценки и улучшения функциональных возможностей LLM в различных областях применения?

Вызов функций: Сложность и нетривиальность задачи

Современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющую способность к обработке и генерации текста, однако надежное выполнение функций по запросу остается сложной задачей. Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, LLM часто сталкиваются с трудностями при точном определении и активации необходимых инструментов или API для выполнения конкретных задач. Эта проблема обусловлена сложностью понимания нюансов человеческого языка, неоднозначностью запросов и необходимостью интеграции с внешними системами. По сути, LLM способны генерировать правдоподобные ответы, но их способность к последовательному и безошибочному выполнению функций, требующих взаимодействия с реальным миром, пока что ограничена и требует дальнейших исследований и усовершенствований.

Традиционное обучение с учителем, широко используемое для настройки больших языковых моделей, часто приводит к переобучению, особенно в сложных сценариях. Модель, будучи слишком адаптированной к тренировочным данным, демонстрирует высокие показатели на них, но её способность обобщать и корректно функционировать в незнакомых ситуациях резко снижается. Это проявляется в хрупкости системы — небольшие изменения во входных данных или появление нетипичных запросов могут привести к значительным ошибкам. В результате, модель оказывается неспособной надежно выполнять функции в реальных условиях, требуя постоянной доработки и более устойчивых методов обучения, способных обеспечить обобщающую способность и предотвратить чрезмерную зависимость от тренировочного набора данных.

Для объективной оценки способности больших языковых моделей (LLM) к корректному вызову функций необходимы строгие эталоны, такие как Berkeley Function-Calling Leaderboard. Этот рейтинг позволяет проверить, насколько хорошо модель обобщает полученные знания и справляется с разнообразными, ранее не встречавшимися задачами, а не просто запоминает обучающие примеры. В отличие от традиционных метрик, которые могут быть подвержены искажениям, leaderboard предоставляет унифицированную и прозрачную платформу для сравнения различных подходов к вызову функций. Постоянное совершенствование и расширение наборов данных для оценки, подобных этому, критически важно для разработки надежных и практически полезных LLM, способных эффективно взаимодействовать с внешними инструментами и выполнять сложные задачи.

Существующие методы вызова функций большими языковыми моделями (LLM) зачастую демонстрируют неустойчивость при обработке граничных случаев и нетипичных запросов. Несмотря на значительный прогресс в области обучения LLM, их способность надежно выполнять задачи, требующие точного соответствия параметрам и условиям, остается проблемой. Исследования показывают, что модели склонны к ошибкам при незначительных изменениях во входных данных или при встрече с ранее не виденными комбинациями параметров. В связи с этим, непрерывное совершенствование алгоритмов и методов обучения, а также разработка более устойчивых к ошибкам архитектур, являются ключевыми направлениями для достижения практической применимости и повышения надежности систем, использующих вызов функций в LLM. Необходимы более строгие методы тестирования и оценки, чтобы гарантировать стабильную работу моделей в реальных условиях.

Состязательное обучение для повышения устойчивости

Для обучения модели запросов (“Query Model”) используется метод обучения с подкреплением. Цель обучения — активное выявление уязвимостей модели вызова функций (“Function Call Model”). В процессе обучения модель запросов генерирует входные данные, направленные на выявление слабых мест в работе модели вызова функций, что позволяет последней адаптироваться и повышать свою устойчивость к нештатным ситуациям. Алгоритм обучения с подкреплением позволяет модели запросов самостоятельно оптимизировать стратегии генерации входных данных для максимального выявления уязвимостей.

Обучение с использованием состязательных методов (adversarial training) построено на динамике игры с нулевой суммой. В данном контексте, улучшение производительности ‘Query Model’ (модели-запросчика) напрямую снижает эффективность ‘Function Call Model’ (модели вызова функций) и наоборот. Это означает, что выигрыш одной модели всегда соответствует проигрышу другой, что обеспечивает постоянное взаимное улучшение в процессе обучения. Такая структура гарантирует, что обе модели развиваются, стремясь преодолеть сильные стороны оппонента, что в конечном итоге приводит к повышению общей устойчивости системы.

Модель запросов (Query Model) генерирует входные данные, специально разработанные для выявления уязвимостей модели вызова функций (Function Call Model). Этот процесс включает в себя создание примеров, которые максимально вероятно приведут к ошибкам в работе последней, что позволяет выявить слабые места в её логике и механизмах обработки. Постоянная генерация таких «сложных» входных данных заставляет модель вызова функций адаптироваться и повышать свою устойчивость к нештатным ситуациям и потенциальным атакам, тем самым улучшая общую надежность и безопасность системы. Эффективность данного подхода заключается в автоматизации поиска критических входных данных, которые в противном случае потребовали бы значительных усилий для ручного создания и тестирования.

Для повышения устойчивости модели вызова функций (Function Call Model) критически важно использовать аугментацию данных. Этот процесс предполагает искусственное расширение обучающего набора за счет создания модифицированных версий существующих примеров. Аугментация может включать в себя незначительные изменения входных данных, такие как добавление шума, синонимичные замены или перефразирование, что позволяет модели столкнуться с более широким спектром возможных входных данных. Расширенный набор данных, полученный в результате аугментации, обеспечивает более полное обучение модели, снижая риск переобучения и повышая её способность к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся примеры, что особенно важно для повышения надежности в условиях непредсказуемых или неблагоприятных входных данных.

Один шаг обучения включает в себя взаимодействие агента с окружающей средой, сбор данных об опыте и последующее обновление политики на основе этих данных.
Один шаг обучения включает в себя взаимодействие агента с окружающей средой, сбор данных об опыте и последующее обновление политики на основе этих данных.

Оптимизация производительности с помощью передовых техник

Награда для ‘Query Model’ формируется таким образом, чтобы стимулировать генерацию входных данных, выявляющих уязвимости в ‘Function Call Model’. Этот процесс предполагает тщательную разработку функции вознаграждения, которая оценивает сгенерированные запросы на основе их способности вызывать нежелательное поведение или ошибки в ‘Function Call Model’. Более высокие награды присваиваются запросам, успешно обнаруживающим и эксплуатирующим слабые места, в то время как запросы, не вызывающие значимых уязвимостей, получают низкие награды. Такая конструкция позволяет ‘Query Model’ эффективно обучаться генерации сложных и целенаправленных запросов для тестирования надежности и безопасности ‘Function Call Model’.

Для обучения модели запросов (Query Model) и улучшения политики модели вызова функций (Function Call Model) используется алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO). PPO представляет собой алгоритм обучения с подкреплением, который оптимизирует политику, максимизируя ожидаемую награду, при этом ограничивая изменение политики на каждом шаге. Это достигается за счет использования «обрезанного» (clipped) критерия, предотвращающего слишком большие обновления политики, что способствует стабильности обучения. Применение PPO позволяет эффективно обучать обе модели, обеспечивая сходимость и улучшение производительности в процессе взаимодействия с окружающей средой.

Для адаптации ‘Function Call Model’ к новым задачам и данным используется LoRA (Low-Rank Adaptation). Этот метод позволяет проводить дообучение модели, изменяя лишь небольшое количество параметров, что существенно снижает вычислительные затраты и требования к памяти по сравнению с полным переобучением. Вместо обновления всех весов модели, LoRA вводит низкоранговые матрицы, которые обучаются параллельно с исходными весами, эффективно представляя изменения, необходимые для адаптации модели к целевой задаче. Это обеспечивает более быструю сходимость и снижает риск переобучения, сохраняя при этом большую часть исходных знаний модели.

Для обеспечения разнообразия генерируемых запросов используется Embedding Loss, основанный на создании семантических векторных представлений предложений с помощью Text2Vec. Этот подход позволяет преобразовывать запросы в числовые векторы, отражающие их смысловое содержание. Embedding Loss минимизирует расстояние между векторами запросов, что способствует генерации семантически различных запросов и предотвращает повторение близких по смыслу вариантов. Использование Text2Vec обеспечивает эффективное и компактное представление запросов, что позволяет быстро вычислять Embedding Loss и оптимизировать процесс генерации.

Результаты и перспективы дальнейших исследований

Представленный подход демонстрирует стабильное превосходство над стандартной контролируемой тонкой настройкой на рейтинговой таблице Berkeley Function-Calling, что свидетельствует о значительно улучшенной способности к обобщению. Данный результат указывает на то, что модель не просто запоминает обучающие данные, а действительно приобретает навыки применения полученных знаний к новым, ранее не встречавшимся задачам. Постоянное превышение показателей стандартных методов подтверждает эффективность разработанной стратегии и ее потенциал для решения широкого спектра задач, требующих функционального вызова, с повышенной надежностью и точностью в различных условиях.

В ходе исследований было применено обучение по учебному плану (Curriculum Learning). Суть подхода заключается в постепенном усложнении обучающих данных: модель сначала обучается на простых примерах, а затем, по мере освоения, переходит к более сложным задачам. Такой подход позволяет модели лучше обобщать знания и демонстрировать улучшенные результаты по сравнению с обучением на случайном наборе данных. Постепенное увеличение сложности способствует более стабильному и эффективному обучению, позволяя модели последовательно осваивать новые навыки и избегать перегрузки на начальных этапах. В результате, достигается существенное повышение точности и надежности модели в выполнении задач, связанных с вызовом функций.

В ходе экспериментов удалось добиться повышения точности модели Qwen2.5-7B-Instruct на 6.05% по сравнению с базовыми методами. Этот значительный прирост свидетельствует об эффективности предложенного подхода к обучению и демонстрирует потенциал для создания более надежных и точных систем вызова функций. Улучшение точности особенно важно в контексте сложных задач, где даже небольшая ошибка может привести к серьезным последствиям, и подчеркивает перспективность дальнейшей оптимизации и расширения возможностей модели.

В ходе экспериментов зафиксировано значительное повышение точности модели на различных версиях Qwen. В частности, на Qwen3-0.6B достигнут прирост в 4.94%, а на Qwen3-4B — 1.92%. Дополнительно, при тестировании на Qwen3-0.6B модель продемонстрировала улучшение на 1.61%. Эти результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и его способность к обобщению на различных архитектурах и размерах моделей, что открывает перспективы для дальнейшей оптимизации и применения в более сложных задачах.

Сочетание состязательного обучения, эффективной настройки параметров и тщательно разработанной системы вознаграждений позволило добиться новых результатов в области вызова функций. Данный подход не просто улучшает существующие модели, но и устанавливает новый стандарт производительности. Состязательное обучение, в частности, позволяет модели справляться с более сложными и неоднозначными запросами, повышая её устойчивость к неверным данным. Тонкая настройка параметров, осуществляемая с учетом вычислительных ресурсов, обеспечивает оптимальную производительность без излишних затрат. А продуманная система вознаграждений направляет процесс обучения, фокусируя модель на наиболее важных аспектах выполнения задач. В результате, представленный метод демонстрирует значительное превосходство над существующими решениями в области автоматического вызова функций, открывая новые возможности для создания интеллектуальных систем.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей данной структуры для решения более сложных задач, выходящих за рамки текущего функционала. Особое внимание будет уделено изучению потенциала самообучающихся моделей, способных к автономному улучшению своих характеристик без непосредственного участия человека. Предполагается, что внедрение механизмов самосовершенствования позволит не только повысить точность и эффективность работы моделей, но и обеспечить их адаптацию к изменяющимся условиям и новым типам запросов, открывая перспективы для создания интеллектуальных систем, способных к непрерывному развитию и обучению.

Исследование демонстрирует стремление к повышению надежности моделей вызова функций посредством состязательного обучения с подкреплением. Этот подход, направленный на генерацию сложных запросов, перекликается с фундаментальным принципом, сформулированным Джоном фон Нейманом: «В науке не бывает готовых ответов, только доказанные и недоказанные утверждения». Аналогично, в контексте больших языковых моделей, простого достижения работоспособности недостаточно; необходима формальная проверка устойчивости к состязательным атакам и генерации краевых случаев. Состязательное обучение, описанное в статье, как способ расширения обучающей выборки, представляет собой попытку приблизить модель к состоянию, когда её поведение может быть предсказано и доказано, а не просто эмпирически подтверждено на ограниченном наборе тестов.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует возможность усиления навыков вызова функций у больших языковых моделей посредством состязательного обучения, лишь подчеркивает фундаментальную проблему: оценка истинной надежности подобных систем. Генерация “сложных” запросов, основанная на обучении с подкреплением, является лишь одним из способов выявить уязвимости, но не гарантирует их полного устранения. Остается открытым вопрос о том, как определить границу между “сложным” запросом и принципиально некорректным входным сигналом, который модель не должна обрабатывать вовсе.

Неизбежно возникает вопрос о математической строгости. Эвристические методы, применяемые в обучении с подкреплением, дают лишь приближенное решение. До тех пор, пока не будет разработана формальная модель, позволяющая доказать корректность вызова функции в любом случае, все улучшения останутся эмпирическими. Акцент должен быть смещен с “работы на тестах” на формальную верификацию.

Перспективным направлением представляется исследование границ применимости состязательного обучения. Очевидно, что бесконечное совершенствование модели за счет генерации все более изощренных запросов — это путь в никуда. Необходимо определить, когда дополнительные усилия по обучению перестают приносить значимую пользу, и переключиться на поиск принципиально новых подходов к построению надежных систем искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.19122.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-28 15:38