Искусственный интеллекст для исследований: достаточно ли данных, чтобы начать?

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что для создания мощных агентов, способных проводить научные исследования, не всегда требуется дорогостоящее обучение с подкреплением в реальном времени.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Эффективные агенты для глубоких исследований могут быть обучены исключительно на синтезированных данных с использованием оптимизации предпочтений, обходя необходимость онлайн-обучения с подкреплением.

Несмотря на впечатляющий прогресс в создании интеллектуальных агентов для научных исследований, обучение таких систем традиционно требует значительных финансовых затрат на онлайн-обучение с подкреплением. В статье ‘OffSeeker: Online Reinforcement Learning Is Not All You Need for Deep Research Agents’ авторы демонстрируют, что мощные агенты для научных исследований могут быть обучены исключительно в офлайн-режиме, используя синтетические данные и оптимизацию предпочтений. Представленный подход, основанный на разработанном наборе данных, включающем 66 тысяч пар вопросов-ответов, 33 тысячи траекторий обучения с учителем и 21 тысячу пар для прямой оптимизации предпочтений, позволяет создать модель OffSeeker (8B), сопоставимую по производительности с системами, обученными с использованием онлайн-обучения с подкреплением и содержащими 30 миллиардов параметров. Не откроет ли это путь к созданию более доступных и эффективных интеллектуальных помощников для исследователей по всему миру?

Глубокое Рассуждение: Вызов для Больших Языковых Моделей

Несмотря на впечатляющие возможности современных больших языковых моделей (БЯМ), сложные задачи, требующие последовательного рассуждения и поддержания доступа к значительным объемам информации, представляют для них серьезную проблему. БЯМ демонстрируют высокую эффективность в задачах, требующих распознавания образов или генерации текста на основе ограниченного контекста, однако при необходимости выполнения многошаговых логических операций, требующих отслеживания связей между разрозненными фактами и поддержания когерентности рассуждений на протяжении длительного времени, их производительность резко снижается. Это связано с тем, что архитектура БЯМ, хотя и способна эффективно обрабатывать локальные зависимости, испытывает трудности при удержании глобального контекста и построении сложных, взаимосвязанных цепочек рассуждений, что ограничивает их способность к решению задач, требующих «глубокого» понимания и анализа информации.

Традиционное увеличение масштаба языковых моделей (LLM) сталкивается с фундаментальным ограничением, связанным с квадратичной сложностью механизма внимания. По мере роста длины входного текста, вычислительные затраты на обработку взаимосвязей между всеми токенами растут экспоненциально, что значительно замедляет процесс обучения и инференса. Кроме того, существующие модели ограничены размером контекстного окна — максимальным объемом текста, который они могут одновременно обработать. Это препятствует способности LLM к глубокому пониманию и рассуждению, требующему анализа больших объемов информации и выявления сложных взаимосвязей, поскольку важные данные могут оказаться за пределами этого окна. Таким образом, простое увеличение размера модели и объема обучающих данных перестает приносить существенный прирост в решении сложных задач, требующих действительно глубокого осмысления и логического вывода.

В связи с ограничениями, присущими масштабированию больших языковых моделей, наблюдается переход к разработке агентов, способных к итеративному сбору и синтезу информации. Эти агенты имитируют процесс человеческого исследования, последовательно формулируя вопросы, анализируя полученные ответы и уточняя запросы для достижения более глубокого понимания. В отличие от традиционных моделей, оперирующих фиксированным объемом контекста, такие агенты способны динамически расширять свои знания, обращаясь к внешним источникам и интегрируя новую информацию в процесс рассуждений. Этот подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с размером контекстного окна, и приближает искусственный интеллект к способности решать сложные, многоступенчатые задачи, требующие критического анализа и синтеза информации, подобно тому, как это делает человек в процессе научного поиска.

Обучение в Автономном Режиме: Новый Подход к Созданию Надежных Агентов

Традиционно, обучение глубоких исследовательских агентов основывалось на методах онлайн-обучения с подкреплением (Online Reinforcement Learning). Однако, данный подход сопряжен со значительными финансовыми затратами на использование API — до 350 долларов США за 50 шагов GRPO (Goal-conditioned Reinforcement Learning with Policy Optimization). Кроме того, онлайн-обучение часто характеризуется нестабильностью процесса обучения, что затрудняет получение надежных и воспроизводимых результатов. Высокая стоимость и нестабильность делают данный подход непрактичным для масштабных исследований и разработок.

Обучение с подкреплением в автономном режиме (Offline Training) представляет собой альтернативный подход к разработке агентов, использующий предварительно собранные данные вместо взаимодействия с окружающей средой в реальном времени. Этот метод позволяет снизить стоимость обучения, связанную с использованием API, и повысить стабильность процесса, поскольку агент не подвергается воздействию непредсказуемых факторов во время обучения. Вместо этого, агент обучается на фиксированном наборе данных, что позволяет более точно контролировать процесс обучения и избегать нестабильности, характерной для онлайн-обучения с подкреплением. Использование предварительно собранных данных также позволяет повторно использовать данные, полученные из различных источников, что повышает эффективность разработки агентов.

Для синтеза обучающих данных и генерации ключевых наборов данных — траекторий Supervised Fine-Tuning (SFT) и пар Direct Preference Optimization (DPO) — используется комплексная платформа DeepForge. DeepForge представляет собой сквозной фреймворк, позволяющий автоматизировать процесс создания данных, необходимых для обучения агентов. Он включает в себя инструменты для генерации разнообразных сценариев, сбора данных о взаимодействии агента с окружающей средой и формирования структурированных наборов данных, оптимизированных для обучения моделей SFT и DPO. Это позволяет значительно сократить зависимость от дорогостоящего и нестабильного онлайн-обучения с подкреплением.

OffSeeker: Автономный Агент Глубокого Поиска на 8 Миллиардах Параметров

Представляем OffSeeker — агента глубокого поиска, состоящего из 8 миллиардов параметров, обученного исключительно в автономном режиме. В процессе обучения применялись методы контролируемого обучения (Supervised Fine-tuning) и оптимизации по предпочтениям (Direct Preference Optimization) с использованием данных, сгенерированных платформой DeepForge. Полностью офлайн-обучение позволяет OffSeeker функционировать без необходимости онлайн-подключения или доступа к внешним ресурсам во время работы, обеспечивая стабильность и предсказуемость результатов.

Агент OffSeeker построен на базе языковой модели Qwen3-8B и использует фреймворк ReAct для повышения эффективности рассуждений и выполнения действий. ReAct (Reason + Act) позволяет модели чередовать этапы логического вывода и взаимодействия с окружением, что способствует более точному решению сложных задач и улучшает способность к адаптации в различных сценариях. Использование Qwen3-8B в качестве основы обеспечивает доступ к предварительно обученным знаниям и возможностям генерации текста, а ReAct позволяет эффективно применять эти знания для конкретных исследовательских целей.

Результаты эмпирической оценки OffSeeker на ряде бенчмарков демонстрируют его высокую производительность в решении сложных задач. На бенчмарке GAIA модель OffSeeker-14B, обученная с использованием DPO, достигла показателя Pass@1 в 54.4%. В ходе тестирования на BrowseComp-zh OffSeeker превзошел модель WebSailor-32B, показав Pass@1 в 26.6%. На бенчмарках Xbench-DeepSearch, HLE и WebWalkerQA OffSeeker достиг сопоставимых результатов с моделями Claude-4-Sonnet и DeepSeek-V3.1, показав Pass@1 в 61.7%. Данные результаты подтверждают эффективность OffSeeker в различных сценариях глубокого поиска и анализа информации.

Влияние и Перспективы: От Автономного Обучения к Доступному Искусственному Интеллекту

Успех OffSeeker подтверждает перспективность обучения без подключения к сети для расширения доступа к мощным возможностям глубоких исследований. Система продемонстрировала производительность, сопоставимую с 30-миллиард-параметрическими моделями, обученными с использованием онлайн-обучения с подкреплением, но при этом значительно снижает затраты на обучение. Это открывает путь к созданию продвинутых интеллектуальных систем, не требующих постоянного онлайн-адаптирования и дорогостоящих вычислительных ресурсов, делая передовые технологии доступнее для широкого круга исследователей и разработчиков. В конечном итоге, даже при ограниченных ресурсах, возможно достижение сопоставимых результатов с крупными онлайн-системами, что является значительным шагом в развитии искусственного интеллекта.

Возможность создания специализированных агентов, функционирующих без необходимости постоянной онлайн-адаптации, открывает новые перспективы в области искусственного интеллекта. Вместо непрерывного обучения на потоке данных, система может быть предварительно обучена на тщательно отобранном наборе данных, релевантном конкретной области применения. Такой подход позволяет создавать высокоэффективные решения для узкоспециализированных задач — от автоматизации процессов в промышленности до анализа медицинских изображений — с существенно сниженными вычислительными затратами и повышенной стабильностью работы. Особенно актуально это для ситуаций, где доступ к данным ограничен или онлайн-обучение затруднено, позволяя развертывать интеллектуальные системы даже в условиях ограниченных ресурсов и инфраструктуры.

Дальнейшие исследования направлены на совершенствование методов генерации данных, что позволит создавать более качественные и разнообразные наборы для обучения моделей. Особое внимание уделяется разработке подходов к масштабированию офлайн-обучения для еще более крупных моделей и решения задач повышенной сложности. Ученые стремятся к созданию алгоритмов, способных эффективно использовать данные, полученные из различных источников, и адаптироваться к новым условиям без необходимости постоянного онлайн-обучения. Такой подход обещает значительное снижение вычислительных затрат и расширение возможностей применения искусственного интеллекта в различных областях, включая те, где доступ к данным ограничен или онлайн-обучение затруднено.

Исследование демонстрирует, что для создания эффективных агентов глубокого поиска вовсе не обязательно полагаться на дорогостоящее онлайн-обучение с подкреплением. Авторы предлагают элегантный обходной путь — синтез данных и оптимизацию предпочтений, позволяющие достичь впечатляющих результатов исключительно в офлайн-режиме. Это напоминает о словах Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он не работает быстрее на плохих данных». Ведь даже самые передовые алгоритмы бесполезны, если их питают некачественной информацией. В данном случае, искусственно сгенерированные данные, тщательно отобранные с помощью оптимизации предпочтений, оказываются вполне достаточными для обучения агента, способного проводить глубокие исследования, обходя необходимость в дорогостоящих экспериментах в реальном времени.

Куда Ведет Дорога?

Представленная работа, демонстрируя возможность создания эффективных агентов глубоких исследований исключительно на синтетических данных и оптимизации предпочтений, ставит под вопрос необходимость дорогостоящего онлайн-обучения с подкреплением. Однако, кажущаяся простота этого решения — лишь иллюзия. Синтез данных, даже с использованием мощных языковых моделей, всегда будет искажением реальности. Вопрос в том, насколько критичны эти искажения для решения действительно сложных исследовательских задач, требующих интуиции и способности к нетривиальным обобщениям.

Следующим шагом видится не столько усовершенствование методов синтеза, сколько разработка механизмов обнаружения и коррекции ошибок, возникающих из-за несоответствия синтетической и реальной сред. Агент должен уметь распознавать “артефакты” симуляции, отклонения от ожидаемого поведения, и самостоятельно искать подтверждение или опровержение полученных знаний в реальном мире. Иначе, мы рискуем создать систему, уверенно работающую в своей “идеальной” модели, но беспомощную перед лицом хаоса реальных данных.

И, наконец, стоит задуматься о самой природе “исследования”. Действительно ли можно автоматизировать процесс открытия нового, или же фундаментальная новизна требует человеческой креативности и способности к критическому мышлению? Возможно, истинная ценность таких агентов заключается не в замене исследователя, а в усилении его возможностей, в предоставлении инструмента для более быстрого и эффективного анализа информации, освобождая разум для более сложных задач.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.18467.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-27 19:10