Обучение языковых моделей: как повысить надёжность ответов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход с использованием обучения с подкреплением позволяет значительно снизить количество неправдивых или бессмысленных ответов, генерируемых большими языковыми моделями.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Для оценки и смягчения галлюцинаций в системах ответов на вопросы используются три формата задач: краткие ответы с прямой проверкой, длинные ответы с сопоставлением утверждений с предоставленным текстом для выявления внутренних несоответствий, и длинные ответы, в которых утверждения проверяются по результатам поиска, чтобы оценить внешние галлюцинации.

Исследование предлагает фреймворк для смягчения как внутренних, так и внешних галлюцинаций в языковых моделях при решении задач коротких и длинных вопросов.

Несмотря на значительные успехи в обучении больших языковых моделей, сохраняется противоречие между их способностью к сложному рассуждению и склонностью к галлюцинациям. В работе ‘Enhancing Reliability across Short and Long-Form QA via Reinforcement Learning’ представлен новый подход, основанный на обучении с подкреплением, для снижения как внутренних, так и внешних галлюцинаций в задачах вопросно-ответной системы, как коротких, так и длинных текстов. Разработанная методика позволяет существенно повысить надежность моделей, используя специально разработанные функции вознаграждения и обучающие данные. Способны ли подобные фреймворки открыть путь к созданию более достоверных и эффективных языковых моделей, способных решать сложные задачи без искажения фактов?

Иллюзия Истины: Вызовы в Больших Языковых Моделях

Современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющую способность генерировать связный и правдоподобный текст, склонны к возникновению так называемых «галлюцинаций» — случаев, когда модель выдает фактические неточности или полностью вымышленные сведения. Этот феномен не является следствием преднамеренного обмана, а обусловлен принципами работы моделей, основанными на статистическом анализе и прогнозировании наиболее вероятных последовательностей слов. В процессе генерации текста модель может комбинировать информацию из различных источников, искажать факты или создавать логически несостоятельные утверждения, представляя их как истинные. Понимание механизмов возникновения этих «галлюцинаций» критически важно для разработки методов повышения надежности и достоверности генерируемого текста, особенно в областях, где точность информации имеет первостепенное значение.

Ненадёжность больших языковых моделей обусловлена фундаментальными ограничениями в их способности к логическому мышлению и интеграции знаний. В отличие от человека, модель не «понимает» информацию, а лишь статистически предсказывает наиболее вероятную последовательность слов, что приводит к генерации фактических ошибок или бессмысленных утверждений. Данное ограничение существенно снижает применимость этих моделей в областях, требующих высокой точности и надёжности, таких как медицина, юриспруденция или финансовый анализ. Неспособность к адекватному рассуждению и недостаточная глубина понимания контекста делают их уязвимыми к генерации ложной информации, даже если входные данные кажутся корректными. Поэтому, прежде чем использовать большие языковые модели в критически важных приложениях, необходимо тщательно учитывать эти ограничения и разрабатывать методы для повышения их надёжности и достоверности.

Оценка и смягчение эффекта «галлюцинаций» в больших языковых моделях (БЯМ) является ключевым фактором для их ответственного и эффективного внедрения. Исследования показывают, что БЯМ, несмотря на впечатляющие способности к генерации текста, склонны к выдаче фактических ошибок и вымышленной информации. Разработка надежных методов оценки достоверности генерируемого контента, а также алгоритмов, снижающих вероятность появления ложных утверждений, имеет решающее значение. Это включает в себя не только совершенствование существующих моделей, но и создание новых подходов к обучению и проверке знаний, позволяющих БЯМ более точно отражать реальный мир и предоставлять пользователям достоверную информацию. Без эффективных механизмов контроля качества, внедрение БЯМ в критически важные области, такие как медицина, юриспруденция или научные исследования, сопряжено с неприемлемыми рисками.

В отличие от штрафов за малое количество утверждений, приводящих к излишней многословности и снижению точности, штрафы, ориентированные на LLM и коэффициент побед, обеспечивают более стабильную и лаконичную производительность модели.

За пределами масштаба: оценка долговременного вопросно-ответного взаимодействия

Долгосрочное вопросно-ответное взаимодействие (LFQA) представляет собой сложную задачу для больших языковых моделей (LLM), поскольку требует не только фактической точности предоставляемых ответов, но и их полноты и логической связности. В отличие от задач кратких ответов, LFQA подразумевает генерацию развернутых текстов, охватывающих все аспекты вопроса. Это предъявляет повышенные требования к способности модели к последовательному изложению информации, избежанию повторений и поддержанию единой темы на протяжении всего ответа. Успешное выполнение LFQA требует от LLM не просто извлечения фактов, но и их синтеза в связный и понятный текст, что значительно усложняет процесс генерации.

Для оценки производительности моделей длинного вопросно-ответного поиска (LFQA) критически важны такие эталонные наборы данных, как TriviaQA, FineWeb и LongFact. Эти наборы позволяют количественно оценить способность моделей генерировать полные и связные ответы. Однако, анализ результатов, полученных на этих эталонах, выявляет существенные ограничения современных моделей. В частности, наблюдаются трудности с поддержанием согласованности генерируемого текста с предоставленным контекстом, а также с корректным определением вопросов, на которые нет ответа в предоставленных источниках. Это указывает на необходимость дальнейших исследований и разработок в области LFQA для повышения надежности и точности генерируемых ответов.

Современные языковые модели демонстрируют трудности в поддержании фактической достоверности при генерации длинных ответов на вопросы (Facts Grounding) и в определении вопросов, на которые невозможно дать ответ на основе предоставленного контекста (Self-Aware Dataset). Неспособность точно следовать предоставленной информации приводит к генерации галлюцинаций — утверждений, не подкрепленных входными данными. Исследования показывают, что модели часто добавляют в ответы информацию, отсутствующую в контексте, или искажают имеющуюся, что снижает надежность и полезность генерируемых ответов. Это особенно критично в задачах, где требуется высокая точность и проверяемость информации.

В ходе обучения на TriviaQA модель MiMo-7B-RL-0530 быстро снижает частоту галлюцинаций, после чего наблюдается устойчивый рост точности.

Смягчение галлюцинаций: методы повышения фактической достоверности

Для повышения соответствия выходных данных больших языковых моделей (LLM) человеческим представлениям об истинности и связности применяются методы контролируемого дообучения и оптимизации на основе прямых предпочтений. Контролируемое дообучение предполагает использование размеченных данных, где желаемые ответы предоставляются как примеры, в то время как оптимизация на основе прямых предпочтений использует обратную связь от человека, чтобы напрямую оптимизировать модель для генерации более предпочтительных ответов. Этот подход позволяет модели учиться не только предсказывать правильные ответы, но и генерировать текст, который воспринимается человеком как более правдоподобный и логичный, что критически важно для повышения надежности и полезности LLM в различных приложениях. В процессе оптимизации, предпочтения оцениваются на основе сравнения различных вариантов генерации, что позволяет модели адаптироваться к субъективным критериям качества.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) предоставляет основу для тренировки больших языковых моделей (LLM) с целью минимизации галлюцинаций и повышения точности рассуждений (AIME). В рамках этого подхода используется моделирование вознаграждений (Reward Modeling) для оценки качества генерируемых ответов, а алгоритмы, такие как GRPO (Gradient-based Reinforcement Learning with Preference Optimization), оптимизируют LLM для максимизации этого вознаграждения. Данный фреймворк позволяет обучать модели, которые не только генерируют более правдивые ответы, но и улучшают свою способность к логическому мышлению, что подтверждается результатами на бенчмарках, оценивающих способность модели распознавать вопросы, на которые нет ответа.

Внедренный фреймворк продемонстрировал значительное повышение точности, достигнув более 79% на бенчмарках, содержащих вопросы без ответа, таких как Self-Aware и SUM. Метод Reward Modeling использует, в частности, извлечение утверждений (Claim Extraction) и задействует большие языковые модели, такие как GPT-OSS-120B, в качестве судей для дальнейшей оптимизации процесса обучения. Применение Win-Rate Penalty стимулирует улучшение показателей. В результате внедренных методов наблюдается существенное снижение частоты галлюцинаций на различных бенчмарках, а также уменьшение среднего количества утверждений в ответах, что указывает на компромисс между фактической точностью и многословностью.

Различные функции вознаграждения приводят к различной динамике обучения.

Комплексная оценка и стремление к надежным LLM

Для объективной оценки производительности больших языковых моделей (LLM) в задачах ответа на вопросы (LFQA) необходимы специализированные метрики и бенчмарки. Такие инструменты, как FactScore и SimpleQA, позволяют количественно измерить способность модели предоставлять фактические, точные и релевантные ответы. FactScore, в частности, фокусируется на проверке фактической корректности ответов, используя внешние источники для подтверждения информации. SimpleQA, в свою очередь, оценивает способность модели понимать и отвечать на простые вопросы, выявляя слабые места в ее логических рассуждениях и понимании контекста. Использование этих бенчмарков позволяет разработчикам точно определить области, требующие улучшения, и целенаправленно оптимизировать модели для повышения их надежности и точности в процессе предоставления информации.

Оценка способности больших языковых моделей (LLM) к воздержанию от ответа на неразрешимые вопросы является критически важной для обеспечения их надежности. Специально разработанные наборы данных, такие как Synthetic Unanswerable Math, содержащие математические задачи без решений, позволяют проверить, насколько эффективно модель распознает отсутствие ответа и избегает выдачи ложной информации. Вместо того, чтобы генерировать произвольные ответы, способная модель корректно идентифицирует неразрешимость задачи и, соответственно, воздерживается от ответа, демонстрируя высокий уровень самосознания и предотвращая распространение неверных сведений. Такая оценка становится все более важной в контексте применения LLM в критически важных областях, где точность и достоверность информации имеют первостепенное значение.

Сочетание комплексных методов оценки, таких как FactScore и SimpleQA, с передовыми техниками, например, генерацией, дополненной поиском (Retrieval-Augmented Generation), позволяет значительно повысить надежность и достоверность больших языковых моделей (LLM). Поиск релевантной информации из внешних источников и ее последующее использование в процессе генерации ответа снижает вероятность галлюцинаций и неточностей. Эта комбинация не только позволяет более точно оценивать способность модели отвечать на вопросы, но и обеспечивает более обоснованные и подтвержденные фактами ответы, что критически важно для применения LLM в различных областях, где требуется высокая степень достоверности, таких как медицина, юриспруденция и научные исследования. Таким образом, интеграция методов оценки с техниками улучшения генерации является ключевым шагом на пути к созданию действительно надежных и заслуживающих доверия LLM.

Исследование демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отражение в подходе к минимизации галлюцинаций в больших языковых моделях. Авторы предлагают изящное решение — обучение с подкреплением, фокусируясь на разработке reward-функций, которые поощряют фактическую точность. Это созвучно философии, где ясность достигается путем удаления избыточности. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Веб — это не просто набор веб-страниц, это среда». Данное исследование, подобно созданию этой среды, стремится к созданию надежной и точной системы ответов на вопросы, где каждое звено, каждая функция, работает на достижение общей цели — предоставление пользователю достоверной информации.

Куда Далее?

Представленная работа, стремясь к обузданию иллюзий в языковых моделях, обнажает более глубокую проблему: не столько необходимость добавления сложности, сколько потребность в радикальном упрощении. Очевидно, что проработка функций вознаграждения и наборов данных — лишь симптоматическое лечение. Истинный прогресс потребует переосмысления самой парадигмы обучения — отказа от стремления к бесконечному увеличению параметров в пользу изящной, минималистичной архитектуры.

Вопрос фактуальности, особенно в контексте длинных ответов, остается болезненным. Текущие методы, фокусирующиеся на отдельных утверждениях, не способны уловить тонкую паутину логических ошибок, возникающих в развернутых текстах. Следующим шагом видится разработка систем, способных к не простому сопоставлению фактов, но к проверке внутренней согласованности аргументации — к обнаружению неявных противоречий и логических уловок.

В конечном счете, задача состоит не в создании моделей, способных имитировать интеллект, а в создании инструментов, способных признать границы своего собственного знания. Истина, как известно, скрыта не в обилии информации, а в умении отличить её от шума. И пусть избавление от иллюзий окажется сложнее, чем их создание.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08944.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-12 02:15