Следы данных: как распределение информации формирует интеллект

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что структура обучающих данных оказывает решающее влияние на процесс обучения больших языковых моделей.

☕️

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

Телеграм канал

В процессе обучения моделей Qwen3-VL-4B и InternVL3.5-4B наблюдается выраженная перестройка ранга слоев, проявляющаяся в колебаниях как в сторону увеличения, так и уменьшения, что указывает на целенаправленное изменение их структурной сложности, в то время как модель AndesVL-4B-Instruct демонстрирует стабильность ранга слоев, изменяя величину параметров, но сохраняя неизменной их геометрическую структуру, что свидетельствует об ограниченной адаптивности в процессе обучения рассуждениям.

Анализ распределения данных и диагностика пространства параметров позволяют глубже понять обобщающую способность моделей и выйти за рамки традиционных бенчмарков.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в прохождении бенчмарков, часто наблюдается несоответствие между этими результатами и реальным ростом их обобщающих способностей. В работе ‘Benchmark Shadows: Data Alignment, Parameter Footprints, and Generalization in Large Language Models’ исследуется влияние распределения обучающих данных на динамику обучения и структуру параметров моделей. Авторы показали, что различные стратегии формирования датасетов приводят к формированию различных «режимов» обучения, характеризующихся уникальными «отпечатками» в параметрическом пространстве, выявляемыми с помощью спектрального и рангового анализа. Могут ли эти диагностические инструменты в параметрическом пространстве стать более надежным индикатором истинных возможностей модели, чем традиционные бенчмарки?

За гранью масштаба: Ограничения современного представления о данных

Несмотря на впечатляющие результаты больших языковых моделей, таких как Qwen3-4B-Base, в решении стандартных задач, их способность к надежной обобщающей способности вызывает вопросы. Улучшение показателей на тестовых наборах данных не всегда гарантирует успешное применение модели к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Наблюдается, что модели могут демонстрировать высокую производительность в контролируемых условиях, но испытывать затруднения при столкновении с шумом, неполнотой данных или незначительными изменениями в структуре входных данных. Это указывает на то, что модели зачастую овладевают лишь поверхностными закономерностями, а не глубоким пониманием лежащих в основе принципов, что ограничивает их способность к адаптации и эффективному функционированию в реальных сценариях.

Современные методы обучения представлений зачастую делают акцент на увеличении масштаба моделей, пренебрегая качеством и разнообразием извлекаемых признаков. Такой подход может приводить к переобучению — ситуации, когда модель хорошо работает на тренировочных данных, но демонстрирует низкую эффективность при обработке новых, незнакомых примеров. Ограниченная способность к переносу знаний — еще одна проблема, возникающая из-за недостаточной обобщающей способности признаков, полученных в процессе обучения. Вместо глубокого понимания данных, модель может лишь запоминать закономерности, что снижает ее применимость в различных сценариях и задачах, требующих реального понимания и адаптации.

Возникает фундаментальный вопрос о природе знаний, усваиваемых современными моделями машинного обучения. Несмотря на впечатляющие результаты в решении различных задач, остаётся неясным, действительно ли эти системы способны к глубокому пониманию данных, или же они ограничиваются запоминанием статистических закономерностей и поверхностных корреляций. Иначе говоря, способны ли модели к абстракции и обобщению, или же их успех обусловлен лишь способностью к эффективному воспроизведению информации из обучающего набора? Если преобладает механизм запоминания, то способность к адаптации к новым, ранее не встречавшимся данным, будет ограничена, а устойчивость к шумам и искажениям — низкой. Понимание этого принципиального различия между истинным пониманием и простым запоминанием является ключевым для дальнейшего развития искусственного интеллекта и создания действительно интеллектуальных систем.

Становится очевидной необходимость глубокого анализа режимов данных, определяющих поведение моделей машинного обучения и, как следствие, их способность к обобщению. Исследования показывают, что производительность модели тесно связана не только с объемом данных, но и с их структурой, разнообразием и представленностью различных сценариев. Понимание того, как различные режимы данных — например, наличие шума, несбалансированность классов или специфические корреляции — влияют на процесс обучения, позволяет выявить ограничения существующих подходов и разработать стратегии для повышения робастности и адаптивности моделей. Изучение этих режимов данных — это не просто статистический анализ, а поиск ключевых факторов, определяющих, насколько хорошо модель сможет применять полученные знания в новых, ранее не встречавшихся ситуациях, и, таким образом, приблизить ее к истинному пониманию данных.

Анализ изменения параметров <span class="katex-eq" data-katex-display="false">self\_attn.v\_proj</span> в моделях Qwen3-4B-Base и AndesVL-4B-Thinking показал, что в Qwen3-VL-4B-Thinking наблюдается значительное увеличение изменения параметров (примерно 140-150% по всем 36 слоям), в то время как AndesVL-4B-Thinking сохраняет прежний уровень (около 20%), что указывает на то, что основная модификация параметров происходит в процессе обучения VL и слабо изменяется последующей настройкой для улучшения логических рассуждений. — Анализ изменения параметров $self\_attn.v\_proj$ в моделях Qwen3-4B-Base и AndesVL-4B-Thinking показал, что в Qwen3-VL-4B-Thinking наблюдается значительное увеличение изменения параметров (примерно 140-150% по всем 36 слоям), в то время как AndesVL-4B-Thinking сохраняет прежний уровень (около 20%), что указывает на то, что основная модификация параметров происходит в процессе обучения VL и слабо изменяется последующей настройкой для улучшения логических рассуждений.

Режим данных: Ключ к пониманию потенциала моделей

Предлагаемый нами режимно-ориентированный подход (Regime-Centric Perspective) основывается на утверждении, что распределение обучающих данных — так называемый “Режим Данных” (Data Regime) — является фундаментальным фактором, определяющим процесс обучения и формирование представлений в моделях машинного обучения. Этот режим включает в себя не только объем данных, но и их разнообразие, корреляции и структуру. Именно характеристики Режима Данных влияют на способность модели к обобщению, ее устойчивость к шуму и склонность к переобучению. Таким образом, анализ и оптимизация Режима Данных является ключевым аспектом повышения эффективности и надежности моделей, а игнорирование его особенностей может приводить к неоптимальным результатам и возникновению таких явлений, как ‘теневой эффект бенчмарков’ (Benchmark Shadow).

Данные, ориентированные на бенчмарки (Benchmark-Aligned Data), хотя и удобны для оценки производительности моделей, часто приводят к формированию концентрированного режима (Concentrated Regime) обучения. Это означает, что модель сосредотачивается на адаптации к специфическим особенностям тестовых данных, а не на освоении общих принципов и закономерностей. В результате возникает феномен “тени бенчмарка” (Benchmark Shadow), когда модель демонстрирует высокие результаты на конкретном наборе данных, но плохо обобщает на новые, ранее не встречавшиеся примеры. Данный режим обучения способствует использованию “ярлыков” (shortcuts) для достижения хорошей метрики на бенчмарке, а не развитию настоящей способности к обобщению и устойчивости к изменениям в данных.

Данные, ориентированные на расширение охвата (Coverage-Expanding Data), призваны смягчить проблемы, возникающие при использовании узкоспециализированных наборов данных. Основной принцип заключается в увеличении разнообразия обучающих примеров, что способствует формированию более устойчивых и обобщающих представлений в модели. В отличие от данных, ориентированных на бенчмарки, которые могут привести к переобучению на специфических задачах, данные с расширенным охватом стимулируют модель к изучению более широкого спектра признаков и закономерностей. Это, в свою очередь, повышает способность модели к адаптации к новым, ранее не встречавшимся данным и снижает ее зависимость от специфических особенностей обучающей выборки, обеспечивая повышенную робастность и обобщающую способность.

Анализ показал, что дедупликация обучающих данных приводит к увеличению доли хорошо обусловленных слоев нейронной сети до 61.61%, по сравнению с 58.93% при использовании дублирующихся данных. Данный результат демонстрирует влияние режима данных — состава и характеристик обучающей выборки — на структуру сформированной модели. Увеличение доли хорошо обусловленных слоев свидетельствует о более стабильном и эффективном процессе обучения, а также о потенциально лучшей обобщающей способности модели на новых данных. Изменение, хотя и незначительное в абсолютном выражении, указывает на то, что оптимизация состава обучающей выборки является важным фактором, влияющим на архитектуру и характеристики финальной модели.

Сравнение четырех стратегий обучения показало, что режимы, фокусирующиеся на повторениях и частотах, отличаются от базовых стратегий, использующих расширение покрытия и различные графики скорости обучения.

Диагностика структуры представлений с помощью анализа параметрического пространства

Для количественной оценки размерности и геометрии сформированных моделей используются методы диагностики параметрического пространства, включающие эффективный ранг (Effective Rank) и спектральный анализ. Эффективный ранг позволяет определить количество фактически используемых параметров модели для представления данных, выявляя избыточность или недостаточность параметризации. Спектральный анализ, в свою очередь, исследует собственные значения и собственные векторы матрицы Якоби, характеризуя чувствительность выходных данных модели к изменениям входных параметров и выявляя доминирующие направления в пространстве параметров. Комбинированное использование этих методов позволяет получить детальное представление о структуре представления данных в модели и оценить её способность к обобщению.

Спектральная инертность, определяемая как незначительное изменение геометрии представления при модификации параметров модели, является индикатором ограниченной гибкости и потенциально сниженной способности к освоению новых концепций. Данное состояние указывает на то, что изменения в весах нейронной сети не приводят к существенным изменениям в структуре пространства признаков, что может свидетельствовать о недостаточной параметрической емкости для адаптации к новым данным или задачам. Практически это проявляется в низкой чувствительности представления к изменениям параметров, что затрудняет процесс обучения и обобщения модели на новые, ранее не встречавшиеся примеры. Низкая спектральная чувствительность может быть вызвана различными факторами, включая архитектурные ограничения или специфику обучающего набора данных.

Применение методов диагностики пространства параметров, таких как анализ эффективного ранга и спектральный анализ, позволяет выявить влияние различных режимов данных на распределение информации в подпространствах параметров модели. Различные режимы данных приводят к различной концентрации информации в определенных параметрах и, как следствие, к изменениям в способности модели к обобщению. Например, модели, обученные на данных с высоким уровнем шума, могут демонстрировать более равномерное распределение информации по параметрам, в то время как модели, обученные на более структурированных данных, могут концентрировать информацию в меньшем количестве параметров, что влияет на их способность адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся данным. Анализ показывает, что изменение режима данных приводит к перераспределению информации в параметрах, что напрямую коррелирует с изменениями в способности модели к обобщению.

В ходе анализа было зафиксировано, что относительное изменение параметров проекций внимания в отдельных слоях нейронных сетей достигает 140-150%. Данный показатель свидетельствует о значительной перепараметризации, происходящей в процессе обучения и обусловленной спецификой используемого режима обучения (data regime). Высокий процент изменения указывает на существенную адаптацию весов в этих слоях, что может быть связано с необходимостью модели приспособиться к особенностям обучающих данных и оптимизировать процесс представления информации.

Анализ минимального собственного значения ( $λ_{min}$ ) для каждого слоя нейронной сети выявил существенные различия в спектральном разрешении между моделями, обученными на разных наборах данных. Низкое значение $λ_{min}$ указывает на меньшую способность слоя к представлению информации и, следовательно, на ограниченную репрезентативную ёмкость. Различия в $λ_{min}$ между слоями и между моделями демонстрируют, что структура и сложность представлений, формируемых моделью, напрямую зависят от характеристик обучающих данных. Более высокие значения $λ_{min}$ свидетельствуют о большей стабильности и выразительности представлений, а значительные расхождения между моделями подчеркивают влияние данных на формирование архитектуры внутренних представлений.

Для разделения изменений в структуре представлений, вызванных данными, от изменений, связанных с оптимизацией, использовался показатель “дельта эффективного ранга” (Delta effective rank). Данный показатель позволяет отделить изменения, обусловленные адаптацией модели к новым данным, от тех, что являются следствием процесса обучения и настройки параметров. Анализ дельта эффективного ранга предоставляет более четкое представление о том, как данные непосредственно изменяют структуру представлений, формируемых моделью, позволяя оценить влияние данных на способность модели к обобщению и решению задач.

Изменение дисперсии в <span class="katex-eq" data-katex-display="false">mlp.up\_proj</span> во время адаптации на этапе рассуждений подтверждает, что AndesVL осуществляет ненулевые обновления параметров даже при незначительном изменении эффективного ранга, что соответствует спектральной инертности, обсуждаемой в разделе 5. — Изменение дисперсии в $mlp.up\_proj$ во время адаптации на этапе рассуждений подтверждает, что AndesVL осуществляет ненулевые обновления параметров даже при незначительном изменении эффективного ранга, что соответствует спектральной инертности, обсуждаемой в разделе 5.

Влияние на будущие архитектуры и стратегии обучения

Исследования показали, что повышение разнообразия данных и смягчение эффектов так называемых “концентрированных режимов” являются критически важными для улучшения способности моделей к обобщению. В ситуациях, когда обучающая выборка содержит недостаточное разнообразие или чрезмерно представлена ограниченным набором примеров, модель склонна к переобучению и демонстрирует низкую производительность на новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Приоритетное внимание к созданию сбалансированных и репрезентативных наборов данных, включающих широкий спектр сценариев и вариаций, позволяет модели более эффективно извлекать полезные признаки и строить обобщенные представления. Минимизация влияния “концентрированных режимов” — то есть ситуаций, когда модель чрезмерно фокусируется на узком подмножестве данных — способствует повышению устойчивости и надежности ее работы в реальных условиях, обеспечивая более точные и предсказуемые результаты.

Исследования показывают, что сочетание мультимодального обучения с тщательно разработанным режимом данных способно значительно расширить возможности модели по представлению информации и повысить её устойчивость к различным искажениям. Мультимодальность, позволяющая модели обрабатывать данные из разных источников — например, текст и изображения — обеспечивает более полное понимание контекста. При этом, ключевым фактором является не просто наличие разнообразных данных, а их продуманная организация в рамках режима данных, позволяющего модели эффективно обобщать полученные знания и избегать переобучения на узком наборе примеров. Такой подход позволяет создавать более надежные и адаптивные системы, способные успешно функционировать в реальных условиях, где данные часто бывают неполными или зашумленными.

Механизмы внимания играют ключевую роль в эффективном использовании информации, зашифрованной в полученных представлениях. Исследования показывают, что способность модели фокусироваться на наиболее релевантных частях входных данных значительно повышает качество извлечения признаков и обобщающую способность. В отличие от других слоев нейронной сети, механизмы внимания позволяют динамически взвешивать различные компоненты представления, выделяя наиболее значимые для конкретной задачи. Это особенно важно при обработке сложных и многомерных данных, где не все признаки одинаково информативны. Эффективное использование механизмов внимания позволяет модели не просто запоминать данные, но и понимать их структуру, что ведет к более надежным и точным результатам, особенно в условиях ограниченного объема обучающих данных.

Исследования показывают, что явление дублирования запросов (prompt duplication) в обучающих данных существенно способствует концентрации режимов, что негативно сказывается на способности модели к обобщению. Повторяющиеся запросы приводят к тому, что модель чрезмерно фокусируется на узком подмножестве данных, игнорируя более разнообразные примеры. В результате, снижается устойчивость к новым, не встречавшимся ранее данным и повышается риск переобучения. Устранение дублирования запросов, посредством тщательной фильтрации и диверсификации обучающего набора, позволяет оптимизировать процесс обучения, повысить эффективность использования данных и, как следствие, улучшить обобщающую способность модели, делая её более надежной и применимой к широкому спектру задач.

Исследования показали, что дисперсия изменений в слоях многослойного персептрона (MLP) оставалась стабильной при различных условиях обучения. Это указывает на принципиальную разницу в чувствительности компонентов внимания и MLP к структуре обучающих данных. В то время как механизмы внимания демонстрируют выраженную зависимость от режима данных, слои MLP сохраняют относительную устойчивость, что позволяет предположить различную роль этих компонентов в обобщающей способности модели. Понимание этой разницы может стать основой для разработки более эффективных архитектур и стратегий обучения, направленных на оптимизацию использования ресурсов и повышение устойчивости к изменениям в данных.

Анализ значений <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \\alpha </span> в слоях <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> mlp.up\_proj </span> на финальной стадии обучения показывает, что в отличие от чёткого разделения профилей внимания в зависимости от условий, профили <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \\alpha </span> в MLP остаются схожими, что подтверждает асимметрию между вниманием и MLP, обсуждаемую в разделе 4. — Анализ значений $\\alpha$ в слоях $mlp.up\_proj$ на финальной стадии обучения показывает, что в отличие от чёткого разделения профилей внимания в зависимости от условий, профили $\\alpha$ в MLP остаются схожими, что подтверждает асимметрию между вниманием и MLP, обсуждаемую в разделе 4.

Исследование, представленное в данной работе, напоминает вскрытие сложного механизма. Авторы демонстрируют, что распределение данных играет ключевую роль в формировании динамики обучения больших языковых моделей, создавая отчетливо выраженные ‘режимы’, которые проявляются в специфических сигнатурах параметрического пространства. Клод Шеннон однажды заметил: «Коммуникация — это просто передача информации, а не её истина.» Подобно этому, данная работа показывает, что простого достижения высоких результатов на стандартных бенчмарках недостаточно; необходимо понимать внутреннюю структуру процесса обучения, анализировать распределение данных и отслеживать изменения в параметрическом пространстве, чтобы действительно оценить обобщающую способность модели и выявить потенциальные проблемы, связанные с концентрацией данных. Это позволяет увидеть не только что модель изучила, но и как она это сделала.

Куда же дальше?

Представленная работа обнажает закономерность: обучение больших языковых моделей — это не просто оптимизация функции потерь, а скорее, навигация по ландшафту распределения данных. Выявляемые “режимы” обучения — это, по сути, следы, оставленные концентрацией данных, отпечатки, говорящие о том, что модель усвоила не столько “знание” как таковое, сколько определенные статистические закономерности. Игнорирование этой концентрации — все равно что изучать карту, не обращая внимания на высоты и низины.

Однако, вопрос о том, как именно эти “режимы” влияют на обобщающую способность модели, остается открытым. Возможно, спектральный анализ, предложенный авторами, — это лишь первый шаг к разработке более тонких диагностических инструментов. Необходимо исследовать, как различные типы концентрации данных (например, смещение в сторону определенных тем или стилей) приводят к формированию различных “режимов” и как это сказывается на способности модели адаптироваться к новым, незнакомым данным. По сути, требуется реверс-инжиниринг обобщения.

На горизонте маячит еще одна задача: расширение границ исследования за пределы одномодального обучения. Мультимодальные модели, сталкивающиеся с еще более сложными распределениями данных, потребуют новых подходов к диагностике и контролю над процессами обучения. Ведь, как показывает практика, каждая новая сложность — это лишь признание ограниченности существующих методов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.07363.pdf

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

Смотрите также:

2026-04-12 14:45