Иллюзия озарения: как языковые модели «думают»

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование ставит под сомнение способность больших языковых моделей к истинному самоисправлению в процессе рассуждений, выявляя редкие моменты «эврики» и их связь с неуверенностью.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

В процессе логических рассуждений модели Qwen2.5 и Llama демонстрируют моменты внезапного озарения, когда фраза, подобная «Подождите… давайте переоценим», сигнализирует о переходе от неэффективной стратегии (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">k \in \{1,2\}</span>) к успешной (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">k=3</span>), что позволяет систематически изучать и настраивать процесс рассуждений посредством GRPO-оптимизации. — В процессе логических рассуждений модели Qwen2.5 и Llama демонстрируют моменты внезапного озарения, когда фраза, подобная «Подождите… давайте переоценим», сигнализирует о переходе от неэффективной стратегии ( $k \in \{1,2\}$ ) к успешной ( $k=3$ ), что позволяет систематически изучать и настраивать процесс рассуждений посредством GRPO-оптимизации.

Анализ случаев внутренней самокоррекции в языковых моделях показывает, что «озарения» не всегда приводят к повышению точности, если не спровоцированы высокой степенью неопределенности.

Несмотря на впечатляющие успехи в решении сложных задач, вопрос о наличии у больших языковых моделей подлинного “озарения” в процессе рассуждений остаётся открытым. В своей работе ‘The Illusion of Insight in Reasoning Models’ авторы исследуют феномен внезапных изменений в стратегии рассуждений, возникающих в процессе работы моделей, и их влияние на точность ответов. Полученные результаты показывают, что такие “озарения” редки, не становятся чаще по мере обучения и редко приводят к улучшению результатов, указывая на то, что они скорее являются симптомами нестабильности, чем механизмом самокоррекции. Можно ли, тем не менее, искусственно спровоцировать полезные изменения в стратегии рассуждений, используя, например, информацию о неуверенности модели?

Разоблачение Ограничений Рассуждений в Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей к распознаванию закономерностей, сложные задачи, требующие многоступенчатого рассуждения, часто вызывают у них затруднения и приводят к хрупкой, нестабильной производительности. Модели демонстрируют успехи в задачах, основанных на запоминании и воспроизведении шаблонов, однако при столкновении с новыми или неоднозначными ситуациями, требующими адаптации стратегии решения, их эффективность резко снижается. Это проявляется в неспособности последовательно применять логические правила, делать обоснованные выводы и исправлять собственные ошибки, что ограничивает их потенциал в решении реальных проблем, требующих гибкости и критического мышления.

Современные методы повышения способности языковых моделей к рассуждениям, такие как «Цепочка мыслей» (Chain-of-Thought), действительно способны улучшить результаты в решении сложных задач. Однако, эффективность этих подходов не является гарантированной и сильно зависит от тщательной настройки параметров и специфики поставленной задачи. Исследования показывают, что даже небольшие изменения в формулировке запроса или настройках модели могут привести к существенным колебаниям в производительности, что делает их применение непростым и требующим значительных усилий по оптимизации. Необходимость тонкой калибровки ограничивает масштабируемость и надежность этих методов в реальных приложениях, где требуется стабильное и предсказуемое поведение.

Исследования выявили, что, несмотря на впечатляющие возможности в распознавании закономерностей, языковые модели часто демонстрируют ограниченность в решении сложных задач, требующих последовательного логического мышления. Ключевое препятствие заключается в неспособности моделей адаптировать свою стратегию рассуждений при столкновении с трудностями, что сдерживает их потенциал в настоящем решении проблем. Анализ показывает, что случаи, когда модель изменяет свой подход к решению задачи в процессе рассуждений, встречаются лишь в 6.31% всех случаев, независимо от используемой модели, набора данных или параметров генерации. Данный факт указывает на фундаментальное ограничение в способности моделей к гибкому мышлению и требует дальнейших исследований для разработки более адаптивных и эффективных алгоритмов.

Исследование когнитивных способностей модели проявляется в трех областях - лингвистическом анализе, решении математических задач и пространственном планировании - где наблюдаемые переходы в процессе рассуждений (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">Aha!</span> моменты) коррелируют с изменениями в неопределенности и точности, демонстрируя способность к адаптации и переосмыслению стратегий. — Исследование когнитивных способностей модели проявляется в трех областях — лингвистическом анализе, решении математических задач и пространственном планировании — где наблюдаемые переходы в процессе рассуждений ( $Aha!$ моменты) коррелируют с изменениями в неопределенности и точности, демонстрируя способность к адаптации и переосмыслению стратегий.

Механизм Обнаружения Сдвигов: Новый Аналитический Подход

Метод обнаружения сдвигов (Shift Detection) предназначен для выявления изменений в стратегии рассуждений языковой модели в процессе решения задач. Данный метод анализирует последовательность шагов, предпринимаемых моделью, и фиксирует отклонения от ранее установленного паттерна. Обнаружение сдвига происходит путем мониторинга изменений в структуре и содержании генерируемых рассуждений, что позволяет определить моменты, когда модель переходит к новой, отличной от предыдущей, стратегии решения. Анализ осуществляется на основе последовательности токенов и семантических связей между ними, с целью отслеживания изменений в способе обработки информации и принятия решений.

Процесс обнаружения изменений в рассуждениях модели использует GPT-4o в качестве арбитра для оценки качества и связности каждого шага рассуждений. GPT-4o анализирует последовательность логических выводов, оценивая, насколько каждый шаг соответствует предыдущим и способствует решению задачи. Оценка производится на основе заданных критериев, позволяющих выявить логические ошибки, противоречия или неполноту аргументации. Результаты оценки каждого шага используются для построения профиля рассуждений модели и выявления моментов, когда стратегия решения задачи претерпевает изменения, что позволяет отслеживать эволюцию подхода модели к решению проблем.

Для точной идентификации истинных изменений в стратегии решения задач, а не случайных колебаний, мы вводим формальное определение момента «озарения» (Aha Definition). Это определение требует соблюдения трех ключевых критериев: предшествующая неудача в решении задачи, достижение стабильности в процессе решения (отсутствие дальнейших ошибок в аналогичных задачах) и, самое главное, измеримое улучшение производительности — подтвержденный рост точности или эффективности решения задач после предполагаемого «озарения». Данный подход позволяет отделить случайные улучшения от фундаментальных изменений в логике рассуждений модели, обеспечивая более надежную оценку прогресса в обучении и развитии искусственного интеллекта.

Предлагаемый аналитический фреймворк выходит за рамки простой оценки точности решения задач моделями искусственного интеллекта. Вместо этого, он направлен на детальное изучение процесса рассуждений, позволяя определить последовательность шагов, которые модель предпринимает для достижения результата. Такой подход дает возможность не только констатировать факт успешного или неуспешного решения, но и выявить конкретные стратегии, используемые моделью, а также понять, как эти стратегии изменяются в процессе обучения или при решении новых задач. Это критически важно для улучшения архитектуры моделей и повышения их способности к обобщению и адаптации к различным условиям.

Схема определения момента «Эврика» показывает, что для фиксированной задачи, момент считается найденным, когда предшествующие попытки демонстрируют низкую вероятность ошибок и стабильность ( $\hat{P}_{\theta_{i}}(\checkmark\mid q_{j}) < \delta_{1}$ и $\hat{\pi}_{i} < \delta_{2}$ ), а производительность на данных с обнаруженным изменением превосходит общую производительность более чем на $\delta_{3}$ .

Внутренняя Самокоррекция: Действительно ли Модели «Ага!»?

Наше исследование продемонстрировало способность языковых моделей, в частности Qwen2.5-1.5B, Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B, к внутренней самокоррекции — возможности пересматривать ход рассуждений и улучшать результаты без получения внешних сигналов обратной связи. Данный механизм позволяет моделям самостоятельно выявлять и исправлять ошибки в процессе решения задач, что свидетельствует о наличии у них способности к внутреннему анализу и оптимизации. Самокоррекция проявляется в изменении подхода к решению, что подтверждено на таких наборах данных, как Math Dataset, Xword Dataset и RHour Dataset.

Наши исследования показали, что способность к внутренней самокоррекции в языковых моделях, таких как Qwen2.5-1.5B, Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B, связана с изменением стратегии рассуждений (Reasoning Shifts) после первоначальных неудач. Этот процесс был подтвержден на наборах данных Math Dataset, Xword Dataset и RHour Dataset. Однако, проведенный анализ выявил, что эти изменения в подходе, как правило, приводят к снижению точности. Наблюдаемая отрицательная корреляция между изменениями в стратегии рассуждений и точностью была последовательной во всех проведенных экспериментах, что указывает на то, что изменение подхода не всегда способствует улучшению результатов.

В ходе исследования применялась методика вмешательства с учетом неопределенности (Uncertainty-Aware Intervention), основанная на использовании энтропии для инициирования повторного рассмотрения задачи моделью при обнаружении низкой уверенности в ответе. Энтропия, как мера неопределенности, позволяла идентифицировать случаи, когда модель выдает ответ с низкой степенью уверенности, что служило сигналом для активации механизма самокоррекции. Целью данной методики являлось повышение надежности и точности решений, генерируемых языковой моделью, за счет стимулирования повторного анализа и уточнения ответов в ситуациях, когда модель выражает неуверенность.

Анализ среднего предельного эффекта (AME) показал, что, несмотря на частоту смен подхода в процессе решения задач, эти изменения негативно сказываются на точности результатов. Данные свидетельствуют о том, что языковые модели не просто запоминают шаблоны, а способны к внутренней рефлексии и уточнению логики рассуждений. Однако, в отличие от предположений о самокоррекции, наблюдаемые смены в процессе решения задач, как правило, приводят к снижению общей точности, что указывает на несовершенство механизма внутренней оптимизации.

Сравнение моделей Qwen2.5-7B и Llama 3.1-8B показывает, что разница в точности <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta = \widehat{p}_{Y\mid S=1} - \widehat{p}_{Y\mid S=0}</span> остается отрицательной на протяжении всего обучения и при различных температурах, при этом Llama 3.1-8B демонстрирует меньшее снижение точности по сравнению с Qwen2.5-7B. — Сравнение моделей Qwen2.5-7B и Llama 3.1-8B показывает, что разница в точности $\Delta = \widehat{p}_{Y\mid S=1} - \widehat{p}_{Y\mid S=0}$ остается отрицательной на протяжении всего обучения и при различных температурах, при этом Llama 3.1-8B демонстрирует меньшее снижение точности по сравнению с Qwen2.5-7B.

Последствия и Перспективы для Адаптивного Искусственного Интеллекта

Продемонстрированная способность искусственного интеллекта к внутренней самокоррекции имеет существенные последствия для создания более надежных и устойчивых систем, особенно в областях, требующих сложного рассуждения и решения проблем. В отличие от традиционных подходов, где улучшение производительности часто достигается за счет увеличения масштаба модели, данное исследование подчеркивает важность механизмов, позволяющих системе самостоятельно выявлять и исправлять собственные ошибки. Такая внутренняя способность к самоанализу и корректировке значительно повышает надежность ИИ в критических приложениях, таких как диагностика заболеваний, автономное вождение или финансовый анализ, где даже небольшие ошибки могут иметь серьезные последствия. Возможность ИИ не только решать задачи, но и учиться на собственных ошибках открывает путь к созданию систем, способных адаптироваться к новым условиям и демонстрировать более гибкое и интеллектуальное поведение.

Исследования показывают, что стремление к увеличению размеров модели искусственного интеллекта не является единственным, и, возможно, не самым эффективным путем к достижению общего искусственного интеллекта. Вместо этого, акцент на механизмах, способствующих смене подходов к рассуждениям и переосмыслению стратегий решения задач, представляется более перспективным направлением. Такой подход позволяет моделям не просто накапливать знания, но и адаптироваться к новым ситуациям, оценивать собственные ошибки и корректировать дальнейшие действия, подобно тому, как это происходит в человеческом мышлении. Разработка алгоритмов, стимулирующих гибкость и самокритику в процессе рассуждений, может стать ключом к созданию действительно интеллектуальных систем, способных к обучению и самосовершенствованию.

Предстоящие исследования сосредоточены на изучении взаимосвязи между оценкой неопределенности, стратегиями вмешательства и формированием самокорректирующего поведения в моделях, демонстрирующих растущую сложность. Особое внимание будет уделено тому, как точная оценка степени уверенности модели в своих решениях может служить триггером для применения целенаправленных вмешательств, направленных на исправление ошибок и улучшение процесса рассуждения. Исследователи планируют изучить, как различные стратегии вмешательства — от пересмотра отдельных шагов рассуждения до полной перестройки модели — влияют на способность к самокоррекции, и как эти механизмы могут способствовать возникновению более надежных и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных к самостоятельному обучению на собственных ошибках.

Понимание механизмов, лежащих в основе процесса рассуждений искусственного интеллекта, открывает путь к созданию архитектур, способных не только решать задачи, но и извлекать уроки из собственных ошибок. Исследования показывают, что способность к самокоррекции — это не просто добавление новых данных, а фундаментальное изменение подхода к решению проблем. Анализ того, как модель приходит к определенному выводу, позволяет выявить слабые места в логике и разработать стратегии для их устранения, имитируя таким образом ключевой аспект человеческого интеллекта — способность к обучению на собственном опыте. Такой подход предполагает переход от простого увеличения масштаба моделей к разработке более эффективных алгоритмов, способных к самоанализу и адаптации, что является важным шагом на пути к созданию действительно общего искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что кажущиеся озарениями моменты самокоррекции в языковых моделях не всегда приводят к повышению точности. Это подтверждает идею о том, что понимание системы приходит не только через логический вывод, но и через столкновение с неопределенностью. Кен Томпсон однажды заметил: «Программы должны быть достаточно маленькими, чтобы их можно было понять». Эта мысль перекликается с необходимостью глубокого понимания внутренних механизмов моделей, чтобы выявить истинные моменты самокоррекции, а не просто случайные совпадения. Умение модели осознавать собственную неуверенность, как показывает исследование, является ключевым фактором для достижения реального прогресса в рассуждениях.

Куда же ведёт нас иллюзия?

Представление о «внезапном озарении» в логических моделях оказалось, как и следовало ожидать, весьма условным. Если «самокоррекция» возникает лишь под давлением высокой неопределённости, то что это — проявление интеллекта или всего лишь реакция на критическую ошибку? Попытка воспроизвести субъективное переживание «Ага!» в алгоритме, возможно, изначально ошибочна. Вместо этого, следует сосредоточиться на понимании, когда и почему модель ошибается, а не на имитации процесса «исправления». Необходимо исследовать, как можно искусственно создать ситуации высокой неопределённости, чтобы спровоцировать эти редкие моменты «озарения» и оценить их реальную ценность.

Ограничение исследования — зависимость от языковых моделей, работающих с текстом. Что произойдёт, если аналогичные процессы будут исследованы в моделях, оперирующих другими данными — изображениями, звуком, или даже сенсорной информацией? Возможно, истинная «самокоррекция» лежит не в лингвистической манипуляции, а в более фундаментальных принципах обработки информации. Необходимо расширить горизонты и выйти за рамки доминирующей парадигмы «больших языковых моделей».

В конечном счёте, вопрос заключается не в том, можем ли мы создать модель, которая «думает» как человек, а в том, можем ли мы создать модель, которая лучше решает задачи, чем человек, даже если её внутренние механизмы нам непонятны. Иллюзия «озарения» — лишь один из множества путей, которые необходимо исследовать. Главное — не бояться нарушать правила и проверять границы возможного.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00514.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-05 23:34