От оценки риска к активному управлению: как большие языковые модели учатся понимать свои ошибки

от

Автор: Денис Аветисян

В этой статье рассматривается эволюция методов оценки неопределенности в больших языковых моделях и их переход от пассивного инструмента диагностики к активному сигналу для улучшения рассуждений и поведения.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Обзор роли квантификации неопределенности в больших языковых моделях, ее применения в активном управлении, моделировании вознаграждений и создании автономных агентов.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, их надежность остается критическим препятствием для применения в ответственных областях. Данный обзор посвящен эволюции подхода к этой проблеме, рассматривая трансформацию оценки неопределенности из пассивного диагностического показателя в активный управляющий сигнал, о чем свидетельствует название работы ‘From Passive Metric to Active Signal: The Evolving Role of Uncertainty Quantification in Large Language Models’. Показано, как активное использование неопределенности повышает эффективность рассуждений, поведение автономных агентов и обучение с подкреплением, открывая путь к созданию более надежных и самосовершенствующихся систем. Сможем ли мы, освоив новые подходы к оценке неопределенности, построить следующее поколение масштабируемого, надежного и заслуживающего доверия искусственного интеллекта?

Пределы Уверенности: Языковые Модели и Неопределенность

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать связные и грамматически верные тексты, однако эта беглость часто маскирует слабость в логическом мышлении и склонность к выдаче недостоверной информации. Несмотря на кажущуюся уверенность в ответах, модели могут допускать фактические ошибки, противоречить сами себе или делать необоснованные выводы. Эта проблема возникает из-за того, что обучение моделей сосредоточено на статистическом анализе языковых паттернов, а не на понимании смысла и установлении причинно-следственных связей. В результате, даже самые продвинутые LLM способны генерировать убедительные, но совершенно ошибочные утверждения, что создает серьезные риски в областях, требующих высокой точности и надежности.

Традиционные методы оценки больших языковых моделей (LLM), такие как измерение вероятности предсказаний или использование тестовых наборов данных, часто оказываются неспособными достоверно отразить истинную степень неопределенности модели. Эти подходы могут давать ложное чувство уверенности, поскольку модель, генерирующая беглые, но неверные ответы, может демонстрировать высокую вероятность предсказания. Отсутствие прозрачности в отношении неопределенности существенно ограничивает возможности безопасного и надежного внедрения LLM в критически важные области, где требуется высокая точность прогнозов и обоснованность принимаемых решений. Неспособность адекватно оценить уровень уверенности модели в своих ответах препятствует выявлению потенциальных ошибок и рисков, что делает необходимым разработку более совершенных методов оценки, способных достоверно отразить внутреннюю неопределенность LLM.

Отсутствие прозрачности в работе больших языковых моделей (LLM) представляет серьезную опасность в сферах, где требуется высокая точность прогнозов и надежность принимаемых решений. В частности, в критически важных областях, таких как медицина, финансы или юриспруденция, неспособность LLM адекватно оценить собственную неуверенность может привести к ошибочным диагнозам, неверным инвестициям или несправедливым судебным решениям. Невозможность понять, насколько модель уверена в своем ответе, лишает пользователей возможности критически оценить полученную информацию и принять обоснованное решение, что особенно опасно при автоматизации процессов и передаче ответственности машинам. Таким образом, непрозрачность работы LLM является существенным препятствием для их безопасного и эффективного применения в реальных условиях.

Количественная Оценка Неизвестного: Методы Оценки Неопределенности в LLM

Для оценки и представления неопределенности в выходных данных больших языковых моделей (LLM) применяются различные методы, включая байесовский вывод и ансамблевые модели. Байесовский вывод позволяет получить вероятностное распределение параметров модели, отражающее степень уверенности в их значениях, и, следовательно, неопределенность в предсказаниях. Ансамблевые методы, такие как Monte Carlo Dropout или обучение нескольких моделей с разными инициализациями, генерируют несколько предсказаний для одного и того же входного запроса. Разброс этих предсказаний служит мерой неопределенности, позволяя количественно оценить вариативность выходных данных модели и идентифицировать случаи, когда предсказания менее надежны. Комбинирование этих подходов позволяет получить более полное представление о неопределенности LLM.

Различение между алеаторной неопределенностью (неизбежным шумом в данных) и эпистемической неопределенностью (недостатком знаний у модели) имеет критическое значение для эффективного снижения рисков и повышения надежности больших языковых моделей (LLM). Алеаторная неопределенность обусловлена природой самих данных и не может быть устранена даже идеальной моделью; она проявляется как внутренний шум и вариативность. Эпистемическая неопределенность, напротив, возникает из-за ограниченности обучающего набора данных или недостаточной способности модели к обобщению, и может быть уменьшена путем улучшения данных или архитектуры модели. Правильная идентификация типа неопределенности позволяет применять наиболее подходящие стратегии: для алеаторной — калибровку вероятностей, для эпистемической — сбор дополнительных данных или использование методов активного обучения.

Пассивные методы квантификации неопределенности (UQ) в больших языковых моделях (LLM) предполагают анализ выходных данных модели после генерации, позволяя оценить уровень уверенности в предсказаниях на основе имеющихся результатов. В отличие от них, активные методы UQ стремятся интегрировать оценку неопределенности непосредственно в процесс обучения и генерации LLM. Это достигается, например, путем модификации функции потерь или архитектуры модели для явного представления и учета неопределенности, что позволяет модели не только выдавать предсказания, но и оценивать свою уверенность в этих предсказаниях на этапе генерации ответа. Такой подход позволяет более эффективно использовать информацию об неопределенности для принятия решений и повышения надежности системы.

Активная Неопределенность: Направление Поведения LLM с Уверенностью

Активное измерение неопределенности (Active UQ) позволяет языковым моделям (LLM) динамически корректировать процесс рассуждений, основываясь на оценке собственной неуверенности. Вместо применения фиксированного алгоритма, LLM адаптирует стратегию в зависимости от уровня неопределенности, что повышает надежность и эффективность работы. При высоком уровне неопределенности модель может активировать более глубокие и ресурсоемкие методы анализа, такие как Chain-of-Thought, или, наоборот, упростить рассуждения для снижения вычислительной нагрузки и времени ответа. Это адаптивное поведение позволяет LLM более эффективно использовать доступные ресурсы и генерировать более точные и надежные результаты, особенно в сложных и неоднозначных задачах.

Метод UnCert-CoT (Uncertainty-aware Chain-of-Thought) активирует процесс рассуждений типа «Цепочка мыслей» (Chain-of-Thought, CoT) в тех случаях, когда модель определяет высокую степень неопределенности в отношении вопроса или задачи. Этот подход предполагает, что при высокой неопределенности более детальный и структурированный процесс рассуждений, обеспечиваемый CoT, позволяет модели глубже анализировать информацию и формировать более обоснованные ответы. В отличие от стандартного CoT, применяемого ко всем запросам, UnCert-CoT применяет CoT только при необходимости, что позволяет оптимизировать вычислительные ресурсы и повысить эффективность модели при решении сложных задач.

В контексте автономных агентов, оценка неопределенности может использоваться как управляющий сигнал для выбора инструментов. Применяется многоуровневый порог принятия решений (Tiered Decision Boundary), основанный на уровнях уверенности. Агент использует инструменты, когда уровень неопределенности превышает определенный порог, что позволяет оптимизировать процесс рассуждений. Техники, такие как Momentum Uncertainty Reasoning (MUR), позволяют повысить эффективность рассуждений более чем на 50%, поскольку агент динамически корректирует использование инструментов на основе накопленной информации о своей уверенности в каждом шаге.

UQ и Обучение с Подкреплением: Согласование Вознаграждений и Смягчение Рисков

Интеграция квантификации неопределенности в обучение с подкреплением (RL) позволяет создавать более надежные модели вознаграждения, учитывая присущую многим задачам неоднозначность. Традиционные алгоритмы RL часто предполагают точное знание функции вознаграждения, что в реальных сценариях не всегда верно. Внедрение методов оценки неопределенности позволяет агенту не только максимизировать получаемое вознаграждение, но и оценивать степень своей уверенности в правильности этого вознаграждения. Это особенно важно в ситуациях, где ошибка в оценке вознаграждения может привести к нежелательным последствиям или даже к опасным ситуациям. Оценивая степень неопределенности, алгоритм может принимать более взвешенные решения, избегая действий с высокой степенью риска и предпочитая более консервативные, но безопасные стратегии. Таким образом, квантификация неопределенности повышает надежность и безопасность RL-агентов, делая их более пригодными для использования в сложных и непредсказуемых средах.

Вероятностное моделирование вознаграждения, использующее такие методы, как штраф на основе расхождения Кульбака-Лейблера (KL-дивергенции), позволяет создавать более тонкие сигналы вознаграждения, отражающие уровень уверенности в оценке. Вместо однозначного назначения фиксированного значения вознаграждения, система оценивает вероятность того, что конкретное действие действительно соответствует предпочтениям. KL-дивергенция в данном контексте служит регуляризатором, предотвращающим чрезмерную уверенность в неточной модели предпочтений, и стимулирует агента исследовать альтернативные стратегии. Такой подход особенно важен в ситуациях, когда данные о предпочтениях ограничены или зашумлены, поскольку позволяет агенту действовать более осторожно и избегать рискованных решений, основанных на ложных предположениях. Это приводит к созданию более надежных и адаптивных систем обучения с подкреплением, способных лучше справляться с неопределенностью и сложностью реального мира.

Моделирование человеческих предпочтений с использованием количественной оценки неопределенности (UQ) позволяет значительно снизить вероятность сбоев в работе агентов, обученных с подкреплением. Подход, основанный на UQ, не просто стремится к достижению заданной цели, но и учитывает степень уверенности в правильности действий, что особенно важно в сложных и потенциально опасных ситуациях. Исследования показывают, что агенты, использующие UQ для оценки предпочтений, демонстрируют более безопасное и согласованное поведение, избегая рискованных стратегий, даже если они кажутся наиболее эффективными на первый взгляд. В результате, наблюдается количественно измеримое снижение частоты использования инструментов и ресурсов, поскольку агенты стремятся к балансу между эффективностью и надежностью, предпочитая более консервативные, но предсказуемые решения.

Будущее Интеллектуальных Систем: Принятие Неопределенности

Метод тонкой настройки с учетом неопределенности представляет собой перспективный подход к обучению больших языковых моделей (LLM), позволяющий им осознавать собственные ограничения. Вместо стремления к абсолютно точным прогнозам, этот метод нацелен на калибровку уверенности модели, что значительно улучшает ее способность к обобщению и устойчивости к новым, незнакомым данным. В процессе обучения модель не только учится предсказывать наиболее вероятный ответ, но и оценивать степень своей уверенности в этом предсказании, формируя, таким образом, представление о границах своей компетентности. Это позволяет системе более надежно функционировать в условиях неполной или зашумленной информации, избегая самоуверенных, но ошибочных ответов и обеспечивая более предсказуемое и контролируемое поведение.

Конформное предсказание представляет собой новаторский подход к оценке надежности моделей машинного обучения. В отличие от традиционных методов, которые выдают единственное предсказание, конформное предсказание формирует множество возможных предсказаний, содержащее истинный ответ с заранее заданной вероятностью. Этот метод обеспечивает строгие гарантии покрытия — возможность количественно оценить, как часто истинное значение будет находиться внутри предложенного множества. Например, можно гарантировать, что в 95% случаев правильный ответ будет включен в сформированное предсказание. Такой подход особенно важен в критически важных приложениях, таких как медицинская диагностика или автономное вождение, где необходимо знать не только, что предсказывает модель, но и насколько можно ей доверять. Благодаря конформному предсказанию, становится возможным построение более прозрачных и надежных интеллектуальных систем, способных оценивать и сообщать о своей собственной неопределенности.

Разработка интеллектуальных систем, в основе которых лежит признание неопределенности, открывает новые горизонты в создании не просто мощных, но и заслуживающих доверия технологий. Вместо стремления к абсолютно точным предсказаниям, подобные системы способны оценивать уровень собственной уверенности и предоставлять информацию о вероятности ошибки. Такой подход позволяет избежать самоуверенных, но ошибочных решений, особенно критичных в областях, связанных с безопасностью, медициной и финансами. Признание неопределенности также способствует лучшему соответствию систем человеческим ценностям, поскольку позволяет учитывать контекст, нюансы и субъективные факторы, которые часто игнорируются традиционными алгоритмами. В конечном итоге, это ведет к созданию интеллектуальных помощников, которые не просто выполняют задачи, но и действуют ответственно и предсказуемо, укрепляя взаимное доверие между человеком и машиной.

Представленная работа демонстрирует переход от простого измерения неопределенности к её активному использованию в больших языковых моделях. Этот сдвиг напоминает естественный процесс старения систем — со временем они неизбежно меняются, и важно, чтобы эти изменения были осмысленными и направленными на улучшение. Как отмечал Джон фон Нейман: «В науке не бывает абсолютной уверенности, есть лишь более или менее вероятные предположения». В контексте больших языковых моделей, активное управление неопределенностью позволяет не просто диагностировать недостатки, но и направлять процесс обучения, повышая надежность и качество принимаемых решений. Подобный подход к неопределенности, как активному сигналу, способствует развитию более разумных и автономных агентов.

Что дальше?

Исследование количественной оценки неопределенности в больших языковых моделях неизбежно наталкивается на парадокс: попытка точно измерить неизвестное — занятие, достойное лишь хроникера, а не архитектора. Логирование — это хроника жизни системы, но развертывание — лишь мгновение на оси времени. Переход от пассивной диагностики к активному контролю, описанный в данной работе, обнажает более глубокую проблему: достаточно ли нам знать, где модель ошибается, или необходимо понимать, почему она ошибается, и, что еще важнее, как она стареет.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на интеграции байесовских методов не просто для оценки вероятностей, но и для моделирования эволюции неопределенности во времени. По сути, необходимо создать “карту старения” модели, учитывающую как внутреннюю, так и внешнюю энтропию. Использование неопределенности в качестве сигнала для обучения с подкреплением — перспективное направление, но оно требует разработки более сложных моделей вознаграждения, способных учитывать не только результат, но и уверенность в этом результате.

Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Задача исследователей — не остановить течение времени, а научиться предсказывать его влияние на языковые модели, превращая неопределенность из угрозы в инструмент для создания более надежных и адаптивных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15690.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-23 14:07