Искусство нестандартных решений: как обучить языковые модели креативности

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обучению с подкреплением позволяет языковым моделям находить более разнообразные и эффективные решения сложных задач, избегая зацикливания на ограниченном наборе стратегий.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

В статье представлена методика Uniqueness-Aware RL, направленная на стимулирование разнообразия стратегий решения задач в больших языковых моделях и повышение метрики Pass@k.

Несмотря на успехи обучения с подкреплением (RL) в улучшении рассуждений больших языковых моделей (LLM), часто наблюдается “коллапс исследования”, когда политика преждевременно сосредотачивается на ограниченном наборе стратегий. В работе ‘Rewarding the Rare: Uniqueness-Aware RL for Creative Problem Solving in LLMs’ предложен подход Uniqueness-Aware RL, который явно вознаграждает корректные, но редкие стратегии решения задач, игнорируя поверхностные вариации. Этот метод, использующий LLM-оценщик для кластеризации решений, позволяет повысить метрики pass@$k$ и разнообразие стратегий без снижения pass@1. Способно ли такое вознаграждение за уникальность открыть новые горизонты в творческом решении задач для LLM?

Пределы Масштабирования: Рассуждения в Больших Языковых Моделях

Несмотря на впечатляющую способность генерировать текст и решать определенные задачи, большие языковые модели зачастую демонстрируют трудности при решении сложных, многоступенчатых логических задач. Это связано с недостаточной систематичностью в процессе исследования возможных решений — модель склонна быстро фокусироваться на первом попавшемся правдоподобном ответе, не рассматривая альтернативные пути. В результате, даже при наличии обширных знаний, модели могут упускать из виду более оптимальные или точные решения, требующие более глубокого и разностороннего анализа. Данное ограничение указывает на то, что простое увеличение масштаба модели не является панацеей, и необходимы новые подходы к организации процесса рассуждений.

Несмотря на впечатляющий прогресс в увеличении масштаба языковых моделей, исследования показывают, что одного лишь наращивания вычислительных ресурсов недостаточно для решения сложных задач, требующих последовательного рассуждения. В частности, наблюдается явление, получившее название «коллапс исследования» (Exploration Collapse), когда политики модели преждевременно сходятся к ограниченному набору решений. Это происходит из-за того, что модель фокусируется на наиболее очевидных ответах, игнорируя другие, потенциально более эффективные стратегии. В результате, даже самые крупные модели могут демонстрировать недостаточную гибкость и способность находить оптимальные решения в сложных ситуациях, требующих разностороннего подхода и тщательного анализа различных вариантов.

Развитие Разнообразия: Обучение с Подкреплением, Ориентированное на Уникальность

Уникально-ориентированное обучение с подкреплением (Uniqueness-Aware Reinforcement Learning) представляет собой новый подход, в котором политика вознаграждается за генерацию решений, демонстрирующих редкие высокоуровневые стратегии. В отличие от стандартных алгоритмов обучения с подкреплением, которые могут сходиться к субоптимальным, но часто встречающимся решениям, данный метод направлен на активный поиск и поощрение менее изученных подходов к решению задачи. Это достигается путем оценки сгенерированных последовательностей действий (Rollout) и выделения тех, которые соответствуют уникальным стратегиям, что способствует более широкому исследованию пространства решений и потенциально приводит к более надежным и творческим результатам.

Метод использует LLM-оценщик (Large Language Model Judge) для кластеризации последовательностей действий агента (‘Rollout’) на основе их общей ‘Высокоуровневой стратегии’. Оценщик анализирует каждую последовательность и присваивает ей категорию, определяющую используемый подход к решению задачи. Затем, система отслеживает частоту встречаемости каждой стратегии среди сгенерированных решений. Стратегии, представленные в меньшем количестве кластеров, считаются менее исследованными и получают повышенный вес при обучении агента, что способствует генерации более разнообразных и оригинальных решений.

Стандартные алгоритмы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) часто сходятся к субоптимальным решениям, эксплуатируя ограниченное подмножество возможных стратегий. Подход, направленный на повышение разнообразия, позволяет преодолеть эту проблему, исследуя более широкий спектр подходов к решению задачи. В результате, повышается устойчивость системы к изменениям в среде и ее способность находить инновационные решения, недоступные при использовании традиционных методов RL. Такое разнообразие достигается путем явного поощрения агента к изучению и применению стратегий, которые ранее были недостаточно исследованы, что приводит к более надежным и творческим алгоритмам решения задач.

Измерение Успеха: Разнообразные Решения и Прирост Производительности

Эксперименты показали, что обучение с подкреплением, учитывающее уникальность (Uniqueness-Aware Reinforcement Learning), значительно повышает “разнообразие решений” по сравнению со стандартным обучением с подкреплением. Данное разнообразие измерялось на основе распределения сгруппированных (“clustered”) стратегий выполнения (“Rollout”), где более широкое распределение указывает на большее разнообразие генерируемых решений. Анализ стратегий Rollout позволяет количественно оценить степень отличия решений, полученных в результате различных эпизодов обучения, и подтверждает, что применение Uniqueness-Aware RL приводит к генерации более разнообразных и отличных друг от друга стратегий, чем стандартные подходы.

Повышение разнообразия генерируемых решений, достигаемое благодаря использованию Uniqueness-Aware Reinforcement Learning, непосредственно влияет на производительность при решении сложных задач из наборов данных MATH, OlympiadBench и MedCaseReasoning. В частности, при сравнении с SimpleRL, наблюдается улучшение показателя AUC@K до 0.058 на наборе данных AIME, что свидетельствует о более эффективном поиске оптимальных решений в задачах, требующих логического мышления и анализа данных.

Эксперименты показали стабильное улучшение результатов при использовании Uniqueness-Aware Reinforcement Learning на различных больших языковых моделях (LLM), включая Qwen-2.5-7B, Qwen-3-8B и OLMo-3-7B. Подход демонстрирует обобщающую способность, обеспечивая наивысшее значение AUC@K (Area Under the Curve при K=64/128/256) во всех протестированных предметных областях и при различных вычислительных бюджетах, в сравнении с базовыми моделями Instruct и SimpleRL. Это указывает на эффективность метода вне зависимости от архитектуры и размера используемой LLM.

За Пределами Текущих Бенчмарков: Последствия и Будущие Направления

Способность языковых моделей исследовать разнообразные варианты решения задач является краеугольным камнем не только повышения точности, но и развития их творческого потенциала и устойчивости к непредсказуемым ситуациям. В отличие от моделей, склонных к зацикливанию на ограниченном наборе стратегий, расширение пространства поиска открывает путь к инновационным и неожиданным решениям. Это особенно важно в сложных сценариях, где стандартные подходы оказываются неэффективными, и требуется гибкость и адаптация к новым условиям. Владение широким спектром альтернатив делает модель более надежной и способной к генерации действительно оригинального контента, преодолевая ограничения, свойственные традиционным алгоритмам.

Разработанный подход значительно повышает надежность больших языковых моделей (LLM) в критически важных приложениях, где часто возникают непредсказуемые ситуации. Проблема “коллапса исследования” — тенденция LLM к застреванию в узком подмножестве возможных решений — успешно смягчается, что обеспечивает более широкое и эффективное изучение пространства вариантов. Это особенно важно в областях, требующих высокой степени адаптивности и устойчивости к неожиданным данным, например, в автономных системах, медицинской диагностике или финансовом моделировании. Уменьшение вероятности застревания в локальных оптимумах и обеспечение более полного охвата пространства решений повышает общую устойчивость и предсказуемость работы LLM в сложных и динамичных условиях.

Дальнейшие исследования направлены на интеграцию разработанного подхода с алгоритмом ‘Group Relative Policy Optimization’, что позволит расширить возможности обучения моделей при ограниченном объеме данных — в условиях few-shot и zero-shot обучения. Предварительные результаты демонстрируют потенциал достижения 100%-ного покрытия задач в некоторых областях, превосходя показатели базовых моделей. Данное усовершенствование открывает перспективы для создания более надежных и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных эффективно решать широкий спектр задач даже при недостатке обучающих данных и в условиях непредсказуемых ситуаций.

Исследование демонстрирует, что традиционные методы обучения с подкреплением для больших языковых моделей часто приводят к коллапсу исследования, ограничивая разнообразие генерируемых решений. Авторы предлагают подход Uniqueness-Aware RL, который стимулирует модели к поиску уникальных стратегий, тем самым избегая преждевременной сходимости к ограниченному набору подходов. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Всякий, кто рассматривает вычислительные машины, должен иметь в виду, что они могут делать только то, что им говорят». Эта мысль перекликается с представленным исследованием, поскольку акцент на вознаграждение за уникальность фактически расширяет пространство возможных «инструкций» для модели, позволяя ей исследовать более широкий спектр решений и избегать застревания в локальных оптимумах. Структура, предложенная авторами, действительно определяет поведение системы во времени, создавая условия для более гибкого и креативного решения задач.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, подобно попытке оживить сложный механизм, указывает на фундаментальную проблему обучения больших языковых моделей: склонность к упрощению. Награждение за уникальность — элегантный, хотя и не окончательный, ответ на коллапс исследования. Однако, следует признать, что само понятие «уникальность» требует дальнейшего осмысления. Что есть истинная новизна, а что — лишь поверхностное отклонение от уже известного? Простая кластеризация стратегий, хоть и эффективна, не охватывает всей сложности ландшафта решений.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на более тонких метриках разнообразия, возможно, заимствованных из биологии или теории информации. Более того, необходимо понимать, как поддерживать разнообразие без ущерба для общей производительности. Нельзя просто «разбрасывать» стратегии, необходимо, чтобы они были осмысленными и эффективными. Подобно тому, как нельзя пересадить сердце, не понимая кровотока, нельзя просто награждать за уникальность, не понимая, как эта уникальность влияет на функционирование всей системы.

В конечном итоге, задача заключается не в том, чтобы создать «креативную» модель, а в том, чтобы создать модель, способную адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и решать новые задачи, не застревая в локальных оптимумах. И это требует не только новых алгоритмов, но и нового взгляда на саму природу интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08763.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-17 21:49