Размышления в Действии: Обучение ИИ Рассуждать через Взаимодействие

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет диалоговым агентам улучшать навыки рассуждения и планирования действий, опираясь на опыт, полученный в процессе взаимодействия.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Кривые вознаграждения, полученные в процессе обучения, демонстрируют динамику оптимизации стратегии и ее способность к адаптации, отражая прогресс в освоении поставленной задачи.

Исследование представляет трехэтапный конвейер обучения с подкреплением, позволяющий достичь высокой производительности диалоговых агентов с минимальным количеством размеченных данных для обучения рассуждений.

Несмотря на успехи контролируемого обучения в улучшении производительности больших языковых моделей, обобщение на новые данные остаётся сложной задачей. В статье ‘When Actions Teach You to Think: Reasoning-Action Synergy via Reinforcement Learning in Conversational Agents’ предложен подход, использующий обучение с подкреплением для формирования стратегий рассуждений непосредственно из результатов действий. Разработанный конвейер позволяет моделям генерировать цепочки рассуждений, управляющие как вызовом инструментов, так и генерацией ответов, что приводит к повышению точности и качества рассуждений. Может ли подобная синергия рассуждений и действий стать ключом к созданию более надежных и универсальных диалоговых агентов?

Фундамент диалога: Зарождение коммуникативной компетентности

Современные системы искусственного интеллекта, способные к ведению диалога, опираются на большие языковые модели (LLM) как на ключевой элемент своей архитектуры. Однако, потенциал этих моделей раскрывается лишь при условии тщательной предварительной инициализации. Простое применение LLM “из коробки” часто приводит к неудовлетворительным результатам: нелогичным ответам, грамматическим ошибкам и общей неспособности поддерживать осмысленный разговор. Поэтому, критически важным этапом является настройка модели на специализированных наборах данных и с использованием передовых алгоритмов обучения, что позволяет сформировать прочную основу для дальнейшей адаптации и повышения качества диалоговых возможностей. Эффективная инициализация обеспечивает не только точность и связность ответов, но и задает тон и стиль общения, необходимые для успешного взаимодействия с пользователем.

Первоначальная настройка больших языковых моделей посредством контролируемого обучения (Base SFT) играет ключевую роль в формировании их базовых коммуникативных навыков. В процессе этой настройки модели подвергаются обучению на специализированных наборах данных, таких как APIGen-MT-5k, которые содержат примеры диалогов и ответов. Это позволяет моделям усвоить основные принципы ведения беседы, включая понимание запросов, генерацию релевантных ответов и поддержание контекста. Именно контролируемое обучение закладывает фундамент для дальнейшей оптимизации и повышения качества взаимодействия с пользователем, обеспечивая способность модели к осмысленному диалогу и решению поставленных задач.

Для адаптации больших языковых моделей к конкретным задачам, не всегда требуется полная перенастройка всех параметров. Техники, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation), позволяют эффективно модифицировать модель, обучая лишь небольшое количество дополнительных параметров. Этот подход значительно снижает вычислительные затраты и потребность в памяти, делая процесс адаптации доступным даже при ограниченных ресурсах. Вместо изменения исходных весов модели, LoRA добавляет низкоранговые матрицы, которые обучаются параллельно, что позволяет достичь сравнимой производительности с полной перенастройкой, но при значительно меньших затратах. Это особенно важно для развертывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами или при работе с большими объемами данных, где полная перенастройка была бы непозволительно дорогой.

Обучение с подкреплением позволяет модели преодолеть проблемы холодного старта и демонстрировать более качественную генерацию по сравнению с начальной моделью.

Внедрение рассуждений: Структурированное мышление в LLM

Метод Cold-Start SFT, являясь продолжением начальной тонкой настройки (fine-tuning), позволяет внедрить структурированное рассуждение в большие языковые модели (LLM) посредством использования небольшого, тщательно размеченного набора данных. Этот подход предполагает, что модель, уже обученная на общем корпусе текстов, может быть дополнительно обучена на примерах, демонстрирующих логические цепочки и шаги решения задач, что позволяет ей генерировать более обоснованные и последовательные ответы. Размер размеченного набора данных является ключевым фактором, поскольку он обеспечивает достаточное количество примеров для обучения модели принципам структурированного мышления, не требуя при этом огромных вычислительных ресурсов.

Метод LoRA (Low-Rank Adaptation) продолжает использоваться на данном этапе для эффективной адаптации языковой модели, сохраняя при этом вычислительную целесообразность. LoRA позволяет обучать лишь небольшое количество дополнительных параметров, замораживая основную часть весов предварительно обученной модели. Это значительно снижает потребность в вычислительных ресурсах и объеме памяти, необходимых для обучения, что делает процесс адаптации доступным даже при ограниченных ресурсах. Внедрение LoRA позволяет избежать дорогостоящей переобучаемости всей модели, фокусируясь на обучении лишь небольшого числа параметров, специфичных для задачи структурированного рассуждения.

Первоначальный каркас рассуждений, сформированный на этапе обучения с подкреплением, служит базой для последующей оптимизации и уточнения модели. Этот каркас обеспечивает структурированный подход к решению задач, позволяя более эффективно использовать данные для дальнейшего обучения. Последующая оптимизация может включать в себя методы, такие как обучение с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF) или дальнейшая тонкая настройка с использованием более крупных и разнообразных наборов данных. Уточнение модели направлено на повышение точности, надежности и обобщающей способности, позволяя ей успешно справляться с более сложными и непредсказуемыми задачами. Этот подход позволяет постепенно улучшать навыки рассуждений модели, обеспечивая стабильный прогресс в ее производительности.

Оптимизация рассуждений и действий: Подход обучения с подкреплением

В рамках данной системы используется обучение с подкреплением (RL) для одновременной оптимизации качества рассуждений и эффективности выполнения задач. Традиционно эти аспекты рассматривались отдельно, однако RL позволяет сформировать единую функцию вознаграждения, стимулирующую модель к достижению оптимального баланса между точностью логических выводов и успешностью решения поставленной задачи. Это достигается путем обучения модели действовать в среде, где вознаграждение зависит от обобщенных показателей как качества рассуждений, так и результативности действий, что позволяет ей адаптировать свою стратегию для достижения наилучших результатов в обеих областях.

В процессе обучения модели с подкреплением используются верифицируемые награды, включающие в себя награду за условную точность (Conditional Accuracy Reward) и награду за длину рассуждений (Thinking Length Reward). Награда за условную точность оценивает корректность ответа модели на основе предоставленных входных данных и предыдущих шагов рассуждений, стимулируя последовательное и логически верное построение аргументации. Награда за длину рассуждений, в свою очередь, поощряет модель к генерации более развернутых и детализированных объяснений, что способствует улучшению понимания и обоснованности принимаемых решений. Комбинация этих наград позволяет оптимизировать не только конечный результат, но и сам процесс рассуждений, делая его более прозрачным и эффективным.

Награда за соответствие формату (Format Compliance Reward) является ключевым элементом обучения модели соблюдению требуемой структуры вывода. Данная награда оценивает соответствие выходных данных заданным критериям форматирования, таким как использование определенных тегов, последовательность элементов или соблюдение ограничений по длине. Оптимизация модели с учетом данной награды значительно повышает удобство использования, поскольку гарантирует предсказуемый и структурированный вывод, упрощая дальнейшую обработку и интеграцию результатов в другие системы или приложения. Отсутствие соответствия формату может приводить к ошибкам при парсинге данных или снижению эффективности последующих операций.

Для эффективной оптимизации политики обучения с подкреплением в условиях сложного пространства наград используется алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO). GRPO представляет собой вариант алгоритма Policy Gradient, который позволяет более стабильно обучаться за счет нормализации преимуществ внутри группы траекторий. Вместо абсолютных значений преимуществ, GRPO использует относительные значения, вычисляемые относительно среднего значения преимущества в данной группе. Это снижает дисперсию градиентов и ускоряет сходимость обучения, особенно в задачах с разреженными или зашумленными наградами, что критически важно при одновременной оптимизации качества рассуждений и производительности выполнения задач.

Оценка обобщения и устойчивости: Выход за рамки тренировочных данных

Оценка модели проводилась на независимом наборе данных Almita, представляющем собой сценарии, не встречавшиеся в процессе обучения. Это позволило продемонстрировать способность модели к обобщению и адаптации к новым, ранее не виденным ситуациям. Успешное функционирование на Almita указывает на то, что модель не просто запоминает данные обучения, а действительно понимает принципы взаимодействия и может применять их в незнакомых контекстах, что является критически важным для практического применения в реальных условиях. Такой подход к оценке позволяет более адекватно оценить потенциал модели и её надежность в ситуациях, выходящих за рамки стандартных тестовых примеров.

Для оценки эффективности взаимодействия модели с API используются метрики классификации действий и точности вызова инструментов. Классификация действий позволяет определить, насколько правильно модель интерпретирует запрос пользователя и выбирает соответствующее действие для выполнения. Точность вызова инструментов измеряет, насколько корректно модель использует доступные инструменты API для достижения поставленной цели. Высокие показатели в обеих этих метриках свидетельствуют о способности модели не только понимать намерения пользователя, но и эффективно претворять их в жизнь посредством API, что является ключевым фактором для создания функциональных и полезных приложений, способных взаимодействовать с внешними сервисами.

Для оценки семантической корректности генерируемых ответов используется показатель Cross-Encoder Similarity. Данный метод позволяет измерить, насколько точно смысл сгенерированного текста соответствует исходному запросу и контексту. В отличие от методов, оценивающих отдельные аспекты ответа, Cross-Encoder Similarity анализирует всю последовательность слов, учитывая взаимосвязи между ними и общий смысл. Это достигается путем использования кросс-энкодера — нейронной сети, которая принимает на вход как запрос, так и сгенерированный ответ, и вычисляет их семантическое сходство. Более высокое значение Cross-Encoder Similarity указывает на более точный и релевантный ответ, что является важным показателем качества модели в задачах, требующих глубокого понимания естественного языка и генерации осмысленного текста.

Представленный подход демонстрирует значительное повышение эффективности в задачах, связанных с извлечением действий. На тестовых наборах данных APIGen-MT и Almita наблюдается улучшение показателя Action Recall на 53% и 27.2% соответственно, по сравнению с исходной базовой моделью. Более того, сравнение с моделью Base SFT выявило дополнительное увеличение Action Recall на 1.18% для APIGen-MT и 1.88% для Almita, что подтверждает эффективность предложенных модификаций и их вклад в более точное и надежное выполнение задач, требующих понимания и извлечения действий из входных данных.

В ходе исследований было установлено, что модель, обученная с использованием обучения с подкреплением (RL), демонстрирует значительно более лаконичный процесс рассуждений — на 25% короче, чем у модели с «холодным стартом». Это свидетельствует о тесной взаимосвязи между способностью к рассуждению и выполнению действий, что, в свою очередь, приводит к повышению общей эффективности. Сокращение длины цепочки рассуждений не только оптимизирует вычислительные ресурсы, но и способствует более четкому и целенаправленному выполнению задач, позволяя модели быстрее и точнее достигать поставленных целей. Данный результат подчеркивает, что обучение с подкреплением способствует развитию у модели не просто способности генерировать ответы, но и умения эффективно планировать и осуществлять необходимые действия для их получения.

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые системы, использующие обучение с подкреплением, подвержены влиянию времени и требуют постоянной адаптации. В контексте предложенного трехэтапного процесса обучения для улучшения рассуждений и генерации действий в диалоговых агентах, это особенно актуально. Как отмечал Марвин Мински: «Лучший способ думать о будущем — изобрести его». Подобно тому, как агенты учатся на своих действиях, системы искусственного интеллекта должны постоянно эволюционировать, чтобы оставаться эффективными. Откат к предыдущим состояниям, упомянутый в работе, можно рассматривать как путешествие во времени, необходимое для корректировки стратегий и обеспечения устойчивости системы в меняющейся среде. Любое улучшение, каким бы значительным оно ни было, со временем нуждается в обновлении и адаптации.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, как последовательное обучение с подкреплением может наделить диалоговых агентов способностью к рассуждению и действию, используя при этом минимальное количество размеченных данных. Однако, стоит признать, что любая система, стремящаяся к «интеллекту», неизбежно сталкивается с проблемой энтропии. Каждый успешный шаг — это лишь временное отсрочивание неизбежной деградации, сигнал времени, проявляющийся в необходимости постоянного рефакторинга и адаптации. Вопрос не в том, чтобы создать идеальную систему, а в том, как она достойно стареет.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется разработка более устойчивых к изменениям стратегий обучения. Простое увеличение объема данных или усложнение архитектуры — это лишь отсрочка, а не решение. Необходимо сосредоточиться на создании систем, способных к самообучению и самокоррекции, которые способны не только выполнять поставленные задачи, но и адаптироваться к новым условиям, извлекая уроки из собственных ошибок.

Следует также учитывать, что сама концепция «награды» является упрощением сложной реальности. Эффективное формирование сигналов вознаграждения, учитывающих долгосрочные последствия действий и не приводящих к нежелательным побочным эффектам, остается открытой проблемой. Возможно, будущее за системами, способными к самостоятельному определению собственных целей и оценке их достижения, а не просто слепо следующими за заданными инструкциями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11277.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 00:22