Избавление от «заглядывания в будущее»: Новый подход к оценке языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

---

Исследователи предложили эффективный метод для удаления нежелательных знаний из больших языковых моделей прямо во время работы, что повышает надежность и предсказуемость их ответов.

Представлен метод Divergence Decoding — эффективный способ inference-time unlearning для больших языковых моделей, особенно актуальный для финансовых приложений.

Применение больших языковых моделей (LLM) к прогнозированию в финансах сталкивается с серьезной проблемой — предвзятостью, возникающей из-за использования данных, содержащих информацию из будущего. В статье ‘A Fast and Effective Solution to the Problem of Look-ahead Bias in LLMs’ предложен быстрый и эффективный метод, позволяющий избирательно удалять нежелательные знания из LLM непосредственно во время работы, без необходимости переобучения модели. Предложенный подход, основанный на корректировке вероятностей генерации, успешно устраняет как прямую, так и семантическую предвзятость, превосходя существующие методы. Сможет ли эта технология открыть новые возможности для надежного использования LLM в чувствительных областях, требующих высокой точности и объективности?

---

Неизбежность Забвения: Вызовы в Больших Языковых Моделях

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к накоплению знаний, однако, в отличие от человека, сталкиваются с существенными трудностями при необходимости выборочного «забывания» устаревшей или конфиденциальной информации. В то время как приобретение новых данных происходит относительно легко, избавление от ненужных или неточных сведений требует значительных вычислительных ресурсов и не имеет эффективных механизмов. Эта особенность создает проблему, поскольку модели продолжают оперировать устаревшей информацией, что может привести к неверным выводам и снижению точности ответов. По сути, модели хранят всю полученную информацию, не обладая способностью к целенаправленному удалению или обновлению данных, что является серьезным ограничением для практического применения в областях, требующих актуальности и надежности.

Переобучение больших языковых моделей (LLM) с использованием традиционных методов представляет собой значительную вычислительную проблему, особенно при работе с постоянно меняющимися базами знаний. Каждый раз, когда появляется новая информация или устаревшие данные требуют замены, LLM необходимо заново обучать на всем объеме данных, что требует огромных ресурсов и времени. Этот процесс становится особенно затруднительным, учитывая экспоненциальный рост объемов данных и необходимость оперативного обновления информации в таких областях, как финансовый анализ или юридическая практика. Вследствие этого, существующие методы переобучения оказываются непрактичными для поддержания актуальности и точности LLM в динамичной среде, создавая существенный пробел в их применимости и ограничивая потенциал использования в критически важных приложениях.

Неспособность больших языковых моделей эффективно адаптироваться к изменяющимся данным представляет значительные риски в областях, требующих высокой точности и конфиденциальности. В частности, в финансовом прогнозировании устаревшие или неточные данные могут привести к ошибочным инвестиционным решениям и существенным финансовым потерям. Аналогично, в сфере юридического анализа, модели, неспособные оперативно «забывать» отмененные законы или устаревшие прецеденты, могут выдавать неверные юридические консультации, что влечет за собой серьезные правовые последствия. Таким образом, отсутствие механизмов для селективного «забывания» информации ограничивает практическое применение больших языковых моделей в критически важных областях, где надежность и актуальность данных имеют первостепенное значение.

Обучение без Забвения: Новый Подход к Инференсу

Предлагается метод «Обучение без знания во время инференса» (Inference-Time Unlearning), позволяющий выборочно «забывать» информацию внутри большой языковой модели (LLM) непосредственно на этапе инференса, без изменения её основных параметров. Данный подход реализуется путем динамической корректировки выходных данных модели на основе релевантности входных данных, что обеспечивает целевое удаление знаний «на лету». В отличие от традиционных методов, требующих переобучения модели, предложенный метод оперирует исключительно во время генерации ответа, сохраняя неизменными веса и архитектуру модели. Это позволяет избежать значительных вычислительных затрат, связанных с переобучением, при сохранении сопоставимой производительности.

Реализация динамической корректировки выходных данных модели основана на оценке релевантности входных данных. В процессе инференса, система вычисляет степень соответствия между текущим запросом и конкретными фрагментами знаний, хранящимися в модели. На основе этой оценки, выходные данные модифицируются таким образом, чтобы уменьшить влияние нерелевантной информации, эффективно «забывая» ее в контексте текущего запроса. Этот процесс происходит в режиме реального времени, без изменения весов модели и не требует переобучения, обеспечивая целенаправленное удаление знаний «на лету».

Результаты тестирования на бенчмарке MUSE демонстрируют, что предложенный подход к обучению модели в процессе инференса (Inference-Time Unlearning) обеспечивает сопоставимую с полной перетренировкой (full retraining) производительность. При этом вычислительные затраты существенно снижаются, поскольку не требуется модификация основных параметров модели или повторное обучение на всем наборе данных. Данное преимущество позволяет достичь аналогичного уровня точности и качества генерации при значительно меньших ресурсах, что особенно актуально для задач, требующих быстрой адаптации модели к изменяющимся требованиям или ограничениям.

Расхождение в Декодировании: Механика Забвения

Метод Divergence Decoding использует две небольшие вспомогательные модели — ‘Forget Model’ и ‘Retain Model’ — для количественной оценки влияния конкретных данных на выходные данные большой языковой модели (LLM). ‘Forget Model’ оценивает, насколько выходные данные LLM должны быть изменены для удаления нежелательной информации, в то время как ‘Retain Model’ определяет, какие аспекты выходных данных необходимо сохранить. Разница в выходных данных этих двух моделей, называемая расхождением, используется для определения степени корректировки, необходимой для подавления нежелательной информации и сохранения важного контекста, обеспечивая более точное и контролируемое “забывание” информации.

Метод Divergence Decoding корректирует логиты — необработанные, ненормализованные оценки выхода языковой модели — на основе расхождения между вспомогательными моделями ‘Забывания’ и ‘Сохранения’. Это расхождение количественно оценивает влияние конкретных данных на выход LLM. Изменяя логиты, система подавляет нежелательную информацию, снижая вероятность её появления в генерируемом тексте. Корректировка логитов позволяет точно контролировать процесс «разучивания», эффективно уменьшая вклад нежелательных данных в окончательный результат без существенного изменения общей производительности модели.

Для точной настройки модификации логитов, используемой при подавлении нежелательной информации, применяются методы линейной и ранговой корректировки. Линейная корректировка предполагает масштабирование изменения логитов на основе степени расхождения между вспомогательными моделями, обеспечивая пропорциональное влияние. Ранговая корректировка, в свою очередь, упорядочивает логиты по величине и применяет модификации, основанные на их ранге, что позволяет более точно контролировать процесс «забывания» и минимизировать нежелательные побочные эффекты на другие выходные данные модели. Комбинация этих методов позволяет достичь прецизионного и контролируемого удаления конкретной информации из LLM.

Теоретические Основы и Валидация: От Рамки к Результату

Эффективность метода Divergence Decoding базируется на фреймворке Product of Experts (PoE). В рамках PoE, каждый «эксперт» моделирует распределение вероятностей над данными, а итоговое распределение формируется как произведение этих экспертов. Механизм корректировки логитов в Divergence Decoding теоретически обоснован как способ эффективного комбинирования «мнений» этих экспертов, что позволяет модели адаптироваться к новым данным или требованиям, например, при удалении определенных знаний. В частности, корректировка логитов служит для усиления или ослабления влияния отдельных экспертов, обеспечивая тем самым точное и контролируемое изменение выходного распределения вероятностей $P(x)$. Такой подход обеспечивает теоретическую основу для понимания и оптимизации процесса «разучивания» модели.

Исследование продемонстрировало, что подход Divergence Decoding связан с методами Монте-Карло посредством Importance Sampling, что позволяет обосновать его статистическую валидность и получить понимание его поведения. В частности, Importance Sampling используется для оценки вероятностей, необходимых для корректировки логитов в процессе декодирования. Этот метод позволяет эффективно взвешивать различные экспертные оценки, минимизируя дисперсию и обеспечивая более точную оценку целевого распределения вероятностей. В рамках данного подхода, каждый “эксперт” представляет собой вероятностную модель, а Importance Sampling обеспечивает механизм для объединения их предсказаний в единый результат, учитывая их относительную важность и точность. Математически, это можно выразить как взвешенную сумму вероятностей, где веса определяются посредством Importance Sampling, что обеспечивает статистически обоснованное приближение к истинному распределению.

Эмпирическая оценка метода на базе эталонного набора данных MUSE показала его эффективность в удалении конкретных знаний из модели. Результаты демонстрируют, что предложенный подход обеспечивает конкурентоспособные показатели по сравнению с современными методами удаления знаний, при сохранении производительности модели на информации, которую необходимо сохранить. В ходе экспериментов было показано, что метод способен эффективно удалять целевые знания без существенной деградации общей производительности, что подтверждает его практическую применимость и эффективность в задачах, требующих избирательного удаления информации из моделей машинного обучения.

Будущее Забвения: Влияние и Перспективы

Декодирование расхождений открывает новые перспективы в создании больших языковых моделей (LLM), обеспечивающих конфиденциальность и способных адаптироваться к меняющимся информационным ландшафтам. Данный подход позволяет моделям не просто запоминать данные, но и эффективно извлекать общую информацию из разнообразных источников, минимизируя риск раскрытия конфиденциальной информации, содержащейся в обучающих данных. Способность LLM к адаптации к новым данным без переобучения критически важна в динамичных областях, таких как финансы и право, где информация постоянно обновляется. Развитие этой технологии может привести к созданию интеллектуальных систем, способных к непрерывному обучению и сохранению приватности пользователей, что является ключевым фактором для широкого внедрения LLM в различных сферах жизни.

Исследование продемонстрировало, что использование триграммных языковых моделей в качестве вспомогательных моделей открывает значительные возможности для оптимизации и снижения вычислительных затрат. В отличие от более сложных и ресурсоемких подходов, триграммные модели позволяют эффективно улавливать локальные зависимости в данных, что обеспечивает сопоставимую точность при значительно меньших требованиях к памяти и вычислительной мощности. Этот подход особенно перспективен для развертывания моделей обработки естественного языка на устройствах с ограниченными ресурсами, а также для ускорения обучения и инференса больших языковых моделей. Дальнейшая оптимизация архитектуры и параметров триграммных моделей может привести к еще более существенному снижению затрат и повышению эффективности, что сделает их ценным инструментом для широкого спектра приложений в области искусственного интеллекта.

Исследование продемонстрировало существенное снижение склонности моделей к запоминанию конфиденциальных данных о сделках по слияниям и поглощениям, а также уменьшение эффекта предвзятости, связанного с первым представленным вариантом, в задачах рекомендации акций авиакомпаний. Эти результаты открывают перспективы для разработки систем, требующих динамического управления знаниями. В частности, полученные достижения могут быть применены в сферах персонализированных финансовых консультаций, обеспечения соответствия нормативным требованиям и, что особенно важно, в борьбе с распространением дезинформации, где критически важно отделение достоверных данных от заученных шаблонов и манипуляций.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что даже самые совершенные системы, такие как большие языковые модели, подвержены влиянию нежелательных знаний. Стремление к удалению этих знаний без переобучения — это не просто техническая задача, но и признание органической природы любой системы. Как однажды заметил Карл Фридрих Гаусс: «Если бы я должен был выбирать между возможностью предвидеть будущее и возможностью понять настоящее, я бы выбрал последнее». Подобно тому, как Гаусс ценил понимание текущего состояния, данная работа акцентирует важность контроля над знаниями модели в момент вывода, а не просто надежды на её совершенство. Метод Divergence Decoding, предлагаемый авторами, — это попытка вырастить систему, способную адаптироваться и очищаться в процессе работы, а не строить её как монолит, обреченный на ошибки.

Что дальше?

Предложенный подход к “забыванию” знаний в больших языковых моделях, безусловно, представляет интерес, однако он лишь отодвигает неизбежное. Масштабируемость — всего лишь слово, которым оправдывают сложность. Каждое решение об архитектуре — это пророчество о будущей поломке. Попытка выборочно удалить информацию во время инференса — элегантна, но она не решает фундаментальную проблему: модели становятся все более непрозрачными, а их поведение — все менее предсказуемым. Успешность Divergence Decoding в финансовых приложениях — это обнадеживающий, но локальный эффект.

Вместо погони за идеальной архитектурой — мифом, необходимом, чтобы не сойти с ума — стоит обратить внимание на саму природу знаний. Что, если “забывание” — это не удаление, а переконфигурация связей? Что, если истинная устойчивость системы заключается не в ее способности избегать ошибок, а в ее способности быстро адаптироваться к ним? Всё, что оптимизировано, однажды потеряет гибкость.

Экосистемы — вот что представляют собой эти модели, а не инструменты. Их нельзя построить, только взрастить. Следующий шаг — не поиск более эффективных алгоритмов “забывания”, а разработка методов, позволяющих моделям самостоятельно оценивать и корректировать свои знания, подобно тому, как это делает живой организм. Иначе, мы обречены на бесконечную гонку за исправлением последствий собственных архитектурных решений.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.06607.pdf

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

Смотрите также:

• БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта

• ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ

• ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта

• ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта

• SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта

• STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта

• ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ

• SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта

• ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта

• FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта

2025-12-09 11:46