Поиск неизведанного: Улучшение стратегий исследования в генеративных моделях

Автор: Денис Аветисян

Новая методика обучения позволяет генеративным моделям более эффективно находить и осваивать сложные многомодальные пространства, решая проблему недостаточного исследования.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Единичная графовая нейронная сеть (GFN) демонстрирует способность к эффективному представлению данных.

В статье представлена платформа Boosted GFlowNets (BGFNs), последовательно улучшающая исследование за счет перераспределения вероятностной массы в недостаточно изученные области.

Несмотря на мощь генеративных потоковых сетей (GFlowNets) в семплировании композиционных объектов с учетом заданных наград, их практическое применение часто затрудняется неравномерным исследованием пространства наград. В работе ‘Boosted GFlowNets: Improving Exploration via Sequential Learning’ предложен метод Boosted GFlowNets (BGFNs), последовательно обучающий ансамбль GFlowNets с использованием остаточных наград, компенсирующих массу, уже захваченную предыдущими моделями. Такой подход позволяет реактивировать сигналы обучения в недостаточно изученных областях и монотонно улучшать качество генерируемого распределения. Способны ли BGFNs обеспечить существенный прогресс в решении сложных многомодальных задач, требующих эффективного исследования пространства возможностей?

Преодолевая Узкое Место Исследования: Проблема Эффективного Поиска

Многие алгоритмы обучения с подкреплением испытывают трудности в условиях разреженных вознаграждений и огромных пространств состояний, что приводит к неэффективному исследованию среды. В ситуациях, когда положительное вознаграждение встречается редко, агенту становится сложно определить, какие действия способствуют достижению цели, и он может застрять в неоптимальных стратегиях. Огромное количество возможных состояний усложняет задачу полного охвата пространства, поскольку агент не может посетить каждое состояние достаточно часто, чтобы оценить его ценность. Это явление, известное как «узкое место исследования», существенно ограничивает способность агентов эффективно обучаться в сложных средах и находить оптимальные стратегии поведения, требуя разработки новых методов для более целенаправленного и эффективного исследования пространства состояний.

Проблема “узкого места исследования” существенно ограничивает возможности агентов находить оптимальные стратегии в сложных средах. В ситуациях, когда вознаграждения редки, а пространство состояний огромно, стандартные алгоритмы обучения с подкреплением часто сталкиваются с трудностями при эффективном исследовании. Агент может застрять в локальном оптимуме, не обнаруживая более выгодные решения, скрытые в неисследованных областях пространства состояний. Это происходит из-за того, что агент, не получая достаточного сигнала вознаграждения, не может адекватно оценить ценность различных действий и, следовательно, не может эффективно направлять свои усилия по исследованию. Таким образом, преодоление этого “узкого места” является ключевой задачей для создания интеллектуальных агентов, способных успешно действовать в реальных, сложных условиях, где получение вознаграждения требует длительного и целенаправленного исследования.

Традиционные методы обучения с подкреплением часто сталкиваются с проблемой локальных оптимумов, что существенно ограничивает их способность к эффективному исследованию пространства состояний. В процессе обучения агент может зафиксироваться на субоптимальном решении, воспринимая его как наилучшее, и прекратить дальнейший поиск более выгодных стратегий. Это происходит из-за того, что алгоритмы склонны эксплуатировать уже известные вознаграждения, не уделяя достаточного внимания исследованию новых, потенциально более перспективных областей пространства состояний. В результате, агент не способен охватить всю полноту доступных возможностей и, следовательно, не достигает оптимальной политики даже в относительно простых средах, упуская из виду глобально лучшие решения, скрытые за локальными пиками вознаграждения.

GFlowNet: Генеративный Подход к Структурированному Исследованию

GFlowNet использует стохастические политики, представленные в виде направленных ациклических графов состояний (DAG). Каждый узел в графе соответствует состоянию, а ребра – переходам между состояниями. Использование DAG позволяет эффективно структурировать пространство состояний и осуществлять направленный поиск решений. Стохастические политики определяют вероятности переходов между состояниями, что позволяет генерировать разнообразные траектории и исследовать пространство состояний более полно. Данный подход обеспечивает эффективную выборку сложных объектов, поскольку граф состояний позволяет представлять сложные зависимости и ограничения, а стохастическая природа политики позволяет исследовать различные варианты решения, избегая застревания в локальных оптимумах. Алгоритм обучается находить оптимальную политику, максимизирующую ожидаемое вознаграждение, путем корректировки вероятностей переходов между состояниями в графе.

GFlowNet использует две политики для оптимизации процесса обучения с подкреплением. “Прямая политика” ($p(s’|s)$) генерирует последовательности состояний, определяя вероятностные переходы между ними. Одновременно, “обратная политика” ($p(s|s’,r)$) оценивает вероятность достижения состояния $s$ из состояния $s’$ при получении награды $r$. Использование обратной политики позволяет эффективно оценивать награду и градиенты, так как она направляет процесс обучения к состояниям, приводящим к высокой награде, снижая дисперсию оценок и ускоряя сходимость алгоритма. Комбинация этих двух политик обеспечивает как исследование пространства состояний, так и эффективную оценку полезности каждого состояния.

Обучение генеративной модели пространства состояний позволяет GFlowNet эффективно преодолевать проблему недостаточной исследованности среды (exploration bottleneck). Вместо случайного поиска, GFlowNet формирует распределение вероятностей по состояниям, позволяя целенаправленно выбирать наиболее перспективные области для дальнейшего исследования. Это достигается путем моделирования вероятности перехода между состояниями, что позволяет алгоритму генерировать траектории, ориентированные на получение высокой награды. Таким образом, GFlowNet не просто исследует пространство состояний, а активно формирует и использует информацию о нем для оптимизации процесса обучения и повышения эффективности поиска оптимальной стратегии.

Усиление Охвата: Продвинутые Стратегии Обучения

Для улучшения охвата пространства состояний в GFlowNet применяются методы обновления вне политики (off-policy updates) и дистилляция случайной сети (random network distillation). Обновления вне политики позволяют использовать данные, собранные предыдущими итерациями обучения, что повышает эффективность использования данных и ускоряет процесс обучения. Дистилляция случайной сети предполагает обучение основной сети (student network) имитировать поведение случайной сети, что способствует исследованию более широкого спектра состояний и предотвращает застревание в локальных оптимумах. Комбинация этих техник позволяет GFlowNet более эффективно исследовать пространство состояний и достигать лучшего покрытия, что критически важно для решения сложных задач.

Семейства регрессионных потерь, избегающих нулевые значения (“Zero-Avoiding Families”), применяются в GFlowNet для предотвращения схлопывания модели в один режим (mode collapse) и стимулирования более широкого исследования пространства состояний. Традиционные регрессионные потери, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE), могут приводить к ситуации, когда модель предсказывает нулевые значения для неисследованных областей, что ограничивает ее способность к генерации разнообразных результатов. Семейства потерь, разработанные для решения этой проблемы, используют модификации, например, добавление небольшого смещения или использование логарифмической шкалы, чтобы гарантировать, что даже для неисследованных регионов предсказываются ненулевые значения, тем самым побуждая модель продолжать исследование и избегать концентрации на ограниченном подмножестве решений. Это способствует повышению разнообразия генерируемых результатов и улучшению общей производительности модели.

Механизм “Учитель-Ученик” предназначен для активного перенаправления выборки данных в недостаточно охваченные области пространства состояний. Он функционирует путем выявления расхождений в покрытии между “учителем” и “учеником” – двумя экземплярами GFlowNet. “Учитель” обучается на накопленных данных, формируя представление о покрытии, в то время как “ученик” использует это представление для определения регионов, где его собственное покрытие отстает. Разница между покрытиями используется в качестве сигнала для корректировки стратегии выборки “ученика”, побуждая его исследовать и охватывать те области, которые недостаточно представлены в текущем наборе данных. Это позволяет эффективно расширить область исследования и повысить качество обучения модели, избегая концентрации на уже известных областях.

Усиленный GFlowNet: Перераспределение Вероятности для Оптимального Охвата

Разработанная модель Boosted GFlowNet последовательно перераспределяет вероятность между состояниями исследуемой среды, направляя массу вероятности от легкодоступных областей к недостаточно охваченным. Этот подход активно решает проблему «узкого горлышка» исследования, характерную для многих алгоритмов обучения с подкреплением. Вместо равномерного распределения вероятности, система динамически корректирует его, концентрируясь на областях, где требуется больше информации для оптимального решения задачи. Такое перераспределение позволяет значительно расширить область исследования и эффективно находить решения даже в сложных и многомерных пространствах состояний, что особенно важно при генерации разнообразных последовательностей, например, в задачах дизайна пептидов.

В основе работы Boosted GFlowNet лежит принцип “Траекторного Баланса”, который обеспечивает пропорциональность между распределением вероятностей, достигаемым в процессе генерации траекторий, и целевым вознаграждением. Этот механизм гарантирует, что области пространства состояний, соответствующие более высоким наградам, будут представлены в конечном распределении вероятностей с большей долей, а области с низким вознаграждением – с меньшей. Достигается это путём динамической корректировки вероятностей вдоль траекторий, перераспределяя массу вероятности от хорошо исследованных состояний к тем, которые недостаточно представлены в текущем распределении. Таким образом, “Траекторный Баланс” не просто стремится к покрытию всего пространства состояний, а фокусируется на генерации траекторий, соответствующих желаемому профилю вознаграждения, что позволяет значительно улучшить качество и релевантность генерируемых решений.

Исследования показали, что применение Boosted GFlowNet позволяет генерировать приблизительно в 2-5 раз больше уникальных последовательностей пептидов по сравнению со стандартными GFlowNet и другими методами исследования. Более того, удалось снизить L1-расстояние между истинным и выученным распределениями вероятностей на 0.2-0.3 в различных синтетических средах, таких как 8-Гауссиан, кольца и полумесяцы. Данное снижение указывает на значительное улучшение охвата пространства решений и более точное моделирование целевого распределения вероятностей, что свидетельствует о повышенной эффективности алгоритма в задачах генерации и исследования сложных структур.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к оптимизации процесса исследования в генеративных моделях. Авторы предлагают последовательный подход к перераспределению вероятностной массы, фокусируясь на недостаточно изученных модах пространства состояний. Этот метод, названный Boosted GFlowNets, направлен на достижение баланса между исследованием и эксплуатацией. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — это высшая степень совершенства». Это высказывание отражает суть представленного подхода – стремление к элегантности и эффективности в решении сложной задачи, где избыточность лишь затрудняет поиск оптимального решения. Успех BGFN заключается в способности к последовательному уточнению модели, отбрасывая ненужное и концентрируясь на существенном.

Куда Далее?

Представленный подход, хоть и демонстрирует улучшение в исследовании многомодальных пространств, не решает фундаментальной проблемы: оценка истинной плотности распределения остаётся неявной. Акцент на перераспределении вероятности, безусловно, полезен, но не избавляет от необходимости более точных метрик покрытия, независимых от конкретной задачи. Стремление к балансу траекторий – это, скорее, симптом, а не лекарство.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на интеграции принципов активного обучения. Необходимо, чтобы модель не просто “исследовала”, но и осознанно запрашивала информацию, направляя поиск в те области, где неопределенность максимальна. Иллюзия “открытия” нового режима должна уступить место строгому количественному анализу пробелов в знаниях.

Очевидно, что упрощение задачи до перераспределения вероятностной массы – это компромисс. Однако, в конечном счете, ценность любой модели определяется не её сложностью, а её способностью к обобщению. Иногда, чтобы увидеть лес, необходимо перестать считать деревья.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09677.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-16 14:31