Бесконечное мышление: новый подход к логическим цепочкам

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили систему, способную оптимизировать процесс последовательного рассуждения, повышая точность и скорость работы с большими объемами информации.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Телеграм канал

InftyThink+: эффективное и экономичное обучение с подкреплением для задач, требующих многошагового логического вывода.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в решении задач рассуждения, стандартные подходы, основанные на последовательном применении цепочки мыслей, сталкиваются с ограничениями по вычислительным затратам и длине контекста. В данной работе, представленной в статье ‘InftyThink+: Effective and Efficient Infinite-Horizon Reasoning via Reinforcement Learning’, предлагается новый фреймворк, оптимизирующий итеративное рассуждение посредством обучения с подкреплением, что позволяет эффективно управлять информацией и снижать вычислительную сложность. Ключевым результатом является повышение точности на 21% в бенчмарке AIME24 и значительное сокращение времени вывода по сравнению с традиционными подходами. Сможет ли предложенный метод стать основой для создания более эффективных и масштабируемых систем искусственного интеллекта, способных к сложным логическим выводам?

Пределы Контекста: Узкое Горлышко Рассуждений

Стандартные трансформаторные модели, демонстрирующие впечатляющую производительность во многих задачах, сталкиваются с существенными трудностями при обработке объемных контекстов, необходимых для сложных рассуждений. Основная причина кроется в квадратичной сложности механизма самовнимания O(n^2), где n — длина входной последовательности. Это означает, что вычислительные затраты и требования к памяти растут пропорционально квадрату длины текста, что быстро становится неподъемным при увеличении контекста. В результате, модели испытывают трудности с установлением связей между удаленными элементами информации, что существенно ограничивает их способность к логическому выводу и решению задач, требующих анализа больших объемов данных. По мере увеличения длины контекста, обработка информации становится все более ресурсоемкой и неэффективной, что создает серьезное препятствие для развития систем искусственного интеллекта, способных к глубокому и сложному мышлению.

Ограниченное окно контекста, присущее стандартным трансформерам, существенно сдерживает глубину рассуждений и, как следствие, ухудшает производительность при решении сложных задач. Это связано с тем, что модель способна эффективно обрабатывать лишь определенный объем информации, после превышения которого способность извлекать и использовать релевантные детали из контекста заметно снижается. Вместо того чтобы полноценно анализировать всю предоставленную информацию, модель вынуждена фокусироваться лишь на части, что приводит к упущению важных связей и, в конечном итоге, к неверным выводам. Проблема усугубляется в задачах, требующих долгосрочного планирования или анализа больших объемов данных, где полное понимание контекста является критически важным для достижения оптимального результата.

Исследования показывают, что при увеличении длины цепочки рассуждений, модели на основе трансформеров сталкиваются с феноменом, получившим название «потеря в середине». Этот эффект проявляется в том, что информация, представленная в начале последовательности, постепенно теряет своё значение и влияние на конечный результат. Модель, обрабатывая всё больший объём данных, уделяет меньше внимания начальным этапам рассуждений, что приводит к снижению точности и эффективности решения сложных задач. Фактически, критически важные данные, необходимые для правильного вывода, могут быть «забыты» или игнорированы, поскольку внимание модели смещается к более поздним частям контекста. Данное явление особенно заметно при решении задач, требующих последовательного анализа и интеграции информации на протяжении длительного периода времени.

Итеративное Рассуждение: Новый Подход к Глубине

Итеративное рассуждение представляет собой подход к решению задач, который периодически прерывает процесс генерации для сжатия или обобщения накопленного контекста. Данный метод позволяет избежать потери информации в длинных последовательностях, возникающей при стандартной генерации. Прерывания позволяют переоценить релевантность информации, отбросить избыточные детали и сохранить только наиболее важные аспекты для продолжения рассуждений. Частота прерываний и степень сжатия контекста могут варьироваться в зависимости от сложности задачи и характеристик используемой модели.

Проблема “потери в середине” (Lost-in-the-Middle Phenomenon) возникает в больших языковых моделях из-за экспоненциального снижения влияния начальных токенов контекста по мере увеличения длины последовательности. Итеративное рассуждение решает эту проблему посредством периодической переработки контекста, заключающейся в его сжатии и переформулировке. Этот процесс позволяет модели концентрироваться на наиболее релевантной информации, предотвращая постепенное “забывание” важных деталей из начала последовательности и поддерживая высокую точность ответов даже при обработке длинных текстов. Постоянное обновление контекста гарантирует, что наиболее важная информация остается доступной для последующих этапов рассуждений.

Для снижения нагрузки на контекст в процессе итеративного рассуждения применяются методы компрессии контекста, такие как отсечение токенов (Token Pruning) и латентная компрессия. Отсечение токенов предполагает удаление наименее значимых токенов из контекста, основываясь на различных метриках важности. Латентная компрессия, в свою очередь, использует методы понижения размерности, например автокодировщики, для создания более компактного представления контекста, сохраняя при этом ключевую информацию. Оба подхода направлены на уменьшение объема входных данных без существенной потери релевантности для последующего этапа рассуждения.

InftyThink+: Оптимизация Траектории Рассуждений

InftyThink+ представляет собой сквозной фреймворк, основанный на обучении с подкреплением, который оптимизирует полную итеративную траекторию рассуждений с целью максимизации вероятности получения корректного решения. В отличие от традиционных подходов, оптимизация производится не на уровне отдельных шагов, а на уровне всей последовательности рассуждений, что позволяет модели динамически адаптировать стратегию в процессе поиска решения. Фреймворк использует методы обучения с подкреплением для определения оптимальной последовательности действий, направленных на достижение целевого результата, и оценивает эффективность стратегий с помощью оценки градиента политики.

В основе InftyThink+ лежит применение обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) и оценки градиента политики (Policy Gradient Estimation) для оптимизации стратегий рассуждений модели. Обучение с подкреплением позволяет системе учиться на основе получаемых вознаграждений за правильные шаги в процессе решения задачи, формируя оптимальную последовательность действий. Оценка градиента политики, в свою очередь, используется для корректировки вероятностей выбора различных стратегий рассуждений, направляя модель к более эффективным подходам и повышая вероятность получения корректного ответа. Этот процесс позволяет InftyThink+ динамически адаптировать свою стратегию рассуждений в зависимости от конкретной задачи и контекста.

Оптимизация на уровне траектории (Trajectory-Level Optimization) в InftyThink+ позволяет системе принимать стратегические решения о моменте сжатия контекста, суммирования информации и продолжения генерации в процессе рассуждений. В отличие от предыдущих методов, которые оптимизировали отдельные шаги или использовали фиксированные стратегии, данная оптимизация рассматривает всю последовательность действий как единую траекторию. Это позволяет модели динамически адаптировать процесс рассуждений, выбирая оптимальные действия на каждом этапе для достижения более высокой вероятности правильного решения, а также эффективно управлять вычислительными ресурсами за счет избежания избыточной генерации или сохранения ненужной информации.

Для обеспечения стабильного начала и повышения эффективности итеративного рассуждения, система InftyThink+ инициализируется и усиливается посредством обучения с учителем (Supervised Fine-Tuning). Этот процесс предполагает предварительное обучение модели на размеченном наборе данных, содержащем примеры последовательностей рассуждений, ведущих к правильным ответам. Обучение с учителем позволяет модели освоить базовые паттерны рассуждений и сформировать надежную основу для последующей оптимизации с использованием обучения с подкреплением. Предварительное обучение значительно сокращает время сходимости и повышает общую производительность системы, обеспечивая более эффективное исследование пространства стратегий рассуждений.

Эмпирические Результаты и Более Широкие Последствия

Эксперименты, проведенные на эталонных наборах данных, таких как `GPQA_Diamond` и `AIME24`, с использованием модели `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B`, продемонстрировали заметное повышение точности рассуждений. Результаты показали, что предложенный подход позволяет модели более эффективно анализировать сложные задачи и находить верные решения. В частности, наблюдалось улучшение способности к логическому выводу и решению проблем, требующих последовательного применения знаний. Эти улучшения подтверждают перспективность данного метода в контексте развития систем искусственного интеллекта, способных к сложному рассуждению и решению задач, близких к человеческим.

Включение так называемой “Награды за Эффективность” в процесс обучения модели стимулирует её к поиску наиболее оптимальных решений, требующих меньшего количества итераций. Это достигается путем поощрения модели за каждое сокращение шагов, необходимых для получения ответа, что, в свою очередь, существенно снижает вычислительные затраты. В результате, модель не только демонстрирует повышенную точность, но и значительно ускоряет процесс вывода, позволяя решать сложные задачи с меньшими ресурсами и в более короткие сроки. Такой подход позволяет добиться значительного прогресса в области эффективного искусственного интеллекта, делая сложные вычисления более доступными и экономичными.

Система InftyThink+ совершает прорыв в решении сложных задач, отделив глубину рассуждений от размера контекстного окна. Традиционно, модели искусственного интеллекта сталкиваются с ограничениями, когда для анализа и решения более сложных задач требуется увеличение контекста, что влечет за собой рост вычислительных затрат и времени обработки. InftyThink+ преодолевает это ограничение, позволяя модели углублять свои рассуждения без пропорционального увеличения необходимого объема контекста. Это, в свою очередь, открывает возможность для решения задач, которые ранее были недоступны из-за ограничений по размеру контекстного окна, и существенно повышает эффективность решения даже сложных проблем, требующих многоступенчатого анализа и логических выводов.

В ходе экспериментов с использованием модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, разработанная система InftyThink+ продемонстрировала значительное повышение эффективности решения задач. В частности, точность на AIME24 увеличилась на 21% по сравнению с традиционными подходами к логическому выводу. Помимо этого, удалось добиться существенного сокращения времени обработки информации — задержка при выводе данных снизилась на 32,8%. Такой прогресс указывает на потенциал InftyThink+ для решения более сложных задач, требующих глубокого анализа и логических построений, при одновременном снижении вычислительных затрат.

В ходе экспериментов с моделью DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, система InftyThink+ продемонстрировала впечатляющие результаты на бенчмарках AIME24 и GPQA_Diamond. В частности, точность на AIME24 достигла 50.58%, что на 6.51% превосходит показатели, полученные при использовании дополнительной награды за эффективность. На бенчмарке GPQA_Diamond также наблюдалось улучшение точности — на 5%. Эти результаты свидетельствуют о значительном прогрессе в области рассуждений, достигнутом благодаря новой архитектуре и подходу к обучению, позволяющим модели решать более сложные задачи с повышенной точностью.

Исследования показали, что разработанный подход позволяет существенно сократить время обучения моделей по сравнению со стандартными методами обучения с подкреплением для работы с длинным контекстом. В частности, зафиксировано снижение времени обучения на 40%. Данное достижение обусловлено оптимизацией процесса обучения и повышением эффективности использования вычислительных ресурсов, что делает разработку и применение сложных моделей более доступной и экономичной. Сокращение времени обучения не только ускоряет процесс разработки, но и открывает возможности для более частого проведения экспериментов и итераций, способствуя дальнейшему улучшению производительности и адаптации моделей к различным задачам.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к оптимизации процессов рассуждения в долгосрочной перспективе. В основе подхода InftyThink+ лежит обучение системы определять оптимальные моменты для компрессии информации, что позволяет повысить точность и эффективность работы. Это согласуется с высказыванием Джона Маккарти: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». В контексте данной работы, создание эффективной системы рассуждений — это и есть активное формирование будущего, в котором сложные задачи решаются с минимальными затратами ресурсов и времени. Система, способная к адаптации и оптимизации, демонстрирует не просто функциональность, а способность к эволюции и долговечности, что соответствует философии времени в инженерии — времени как среде для ошибок и исправлений.

Что впереди?

Представленная работа, оптимизируя итеративное рассуждение, неизбежно сталкивается с фундаментальным вопросом: что есть «информация» в контексте бесконечной горизонтной задачи? Версионирование, как форма памяти, позволяет системе отсекать избыточное, но критерий избыточности — проблема, требующая дальнейшего осмысления. Поиск оптимальной гранулярности компрессии — это не просто инженерная задача, но и отражение того, как система «воспринимает» время и изменяющиеся условия.

Очевидно, что стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга. Текущие методы, фокусируясь на эффективности, часто упускают из виду эволюционную природу знания. Будущие исследования должны быть направлены на создание систем, способных не только сжимать информацию, но и динамически адаптировать стратегии компрессии в ответ на изменения в окружающей среде и внутреннем состоянии системы.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы создать систему, способную рассуждать бесконечно, а в том, чтобы создать систему, способную достойно стареть, сохраняя при этом свою способность к адаптации и обучению. Именно в этом, возможно, и заключается истинный критерий успеха.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06960.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-09 23:41