Смысл слов в машинном разуме: как языковые модели учатся понимать оттенки

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что способность больших языковых моделей различать значения слов меняется по мере обучения, демонстрируя неожиданную закономерность.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

В процессе обучения модели наблюдается немонотонная зависимость между частотой употребления слова и его полисемией, достигающая пика примерно на $10^4$ шагах, при этом в малых моделях происходит коллапс семантической дифференциации и резкое расхождение количества полисемичных слов, в то время как компромисс между частотой и специфичностью сохраняется на протяжении всего обучения.

Работа посвящена проверке закона Мартина на текстах, сгенерированных большими языковыми моделями, и выявлению немонотонной зависимости между частотой слова и его полисемией.

Несмотря на впечатляющий прогресс в обучении больших языковых моделей, механизмы формирования лексической семантики в процессе обучения остаются малоизученными. В работе ‘Emergent Lexical Semantics in Neural Language Models: Testing Martin’s Law on LLM-Generated Text’ представлено систематическое исследование закона Мартина — эмпирической зависимости между частотой слова и его полисемией — в текстах, генерируемых нейронными языковыми моделями на разных этапах обучения. Полученные результаты демонстрируют, что соответствие этому лингвистическому правилу не является монотонно возрастающим, а достигает пика на промежуточных этапах, после чего наблюдается деградация, что указывает на сложный баланс между частотой использования и семантической организацией. Какие еще закономерности формирования языка проявляются в процессе обучения LLM и как их можно использовать для создания более эффективных и естественных моделей?

Закон Мартина и Семантическое Богатство: Основы Понимания Языка

В лингвистике существует установленная взаимосвязь между частотой употребления слова и количеством его значений, известная как закон Мартина. Данный закон гласит, что более часто употребляемые слова, как правило, обладают большим количеством значений, или полисемией. Наблюдение объясняется тем, что в процессе эволюции языка слова, используемые чаще, приобретают новые, переносные значения для упрощения коммуникации и расширения семантического пространства. Таким образом, закон Мартина не просто констатирует факт, но и отражает фундаментальный принцип, лежащий в основе организации лексики и её способности адаптироваться к меняющимся потребностям говорящих. Исследование этой закономерности имеет ключевое значение для понимания того, как язык функционирует и развивается, а также для создания более эффективных систем обработки естественного языка.

Понимание взаимосвязи между частотой употребления слова и его семантической насыщенностью, известной как закон Мартина, имеет решающее значение для оценки того, как большие языковые модели (БЯМ) представляют и используют семантическую информацию. БЯМ, обучаясь на огромных массивах текста, формируют внутренние представления о значениях слов, и закономерности, отраженные в законе Мартина — когда более частотные слова имеют тенденцию к большему количеству значений — могут служить индикатором глубины и сложности этих представлений. Изучение того, насколько точно БЯМ отражают эту лингвистическую закономерность, позволяет оценить, насколько эффективно они улавливают нюансы языка и способны ли к действительно осмысленному пониманию, а не просто к статистическому сопоставлению паттернов. В конечном итоге, это понимание необходимо для разработки БЯМ, способных не только генерировать текст, но и понимать его истинный смысл.

Несмотря на стремительное увеличение масштабов языковых моделей (LLM) и их способности обрабатывать огромные объемы данных, простое наращивание вычислительных ресурсов и параметров не гарантирует соответствующего улучшения в понимании семантики и способности к нюансированному представлению значений. Исследования показывают, что модели, обученные на больших корпусах текстов, могут демонстрировать впечатляющую статистическую корреляцию между словами, но часто не способны к истинному семантическому анализу и различению тонких оттенков смысла. Это означает, что увеличение размера модели не всегда приводит к более глубокому пониманию языка, а лишь к улучшению способности к предсказанию следующих слов в последовательности, что не эквивалентно пониманию значения. Таким образом, для достижения подлинного семантического понимания необходимы не только большие данные и вычислительные мощности, но и принципиально новые архитектуры и методы обучения, учитывающие сложность и многогранность языка.

Парадоксы Семантики: Траектории в Больших Языковых Моделях

Анализ моделей Pythia, обученных на наборе данных The Pile, показал немонотонную траекторию соответствия закону Мартина. Наблюдается пик соответствия примерно на $10^4$ шагах обучения, после которого происходит деградация. Это указывает на то, что следование принципу максимизации семантической близости новых токенов к существующим данным не является линейным процессом, и продолжительное обучение может приводить к снижению качества семантического представления в моделях.

Анализ моделей Pythia показал, что полисемия, то есть способность слова иметь множественные значения, достигает пика на промежуточных этапах обучения, а затем снижается. Это указывает на потенциальную утрату семантического разнообразия в процессе оптимизации модели для предсказания следующего токена. Наблюдается, что способность модели различать и использовать различные значения слов максимальна после примерно $10^4$ шагов обучения, после чего происходит снижение, несмотря на продолжение тренировки. Данный эффект указывает на то, что дальнейшая оптимизация может приводить к сужению семантического пространства и, как следствие, к потере способности модели понимать нюансы языка.

Анализ показывает, что феномен, названный “катастрофическим семантическим коллапсом”, коррелирует с объемом параметров модели и принципом оптимизации, заключающимся в предсказании следующего токена. Данный эффект становится особенно выраженным в языковых моделях, превышающих порог в приблизительно 200 миллионов параметров. Увеличение объема модели сверх этого порога не приводит к дальнейшему улучшению семантического разнообразия и, напротив, может приводить к его снижению, что указывает на ограничения текущих методов обучения больших языковых моделей.

Для анализа эволюции семантического представления на различных этапах обучения использовались контрольные точки (training checkpoints) моделей Pythia. Этот подход позволил нам зафиксировать состояние модели на определенных шагах обучения — $10^3$, $10^4$, $10^5$ и т.д. — и оценить изменения в её способности представлять и различать значения слов и фраз. Анализ проводился путем извлечения векторных представлений токенов из каждой контрольной точки и последующего измерения их семантической близости и разнообразия, что позволило выявить тенденции в изменении семантического пространства модели во время обучения.

Квантификация Семантического Пространства: От Векторных Представлений к Полисемии

Для анализа семантического пространства используются контекстуализированные векторные представления слов (embeddings), полученные из скрытых состояний последнего слоя моделей Pythia. В отличие от статических векторных представлений, эти embeddings динамически формируются на основе контекста, в котором слово встречается в тексте. Это позволяет учитывать многозначность и нюансы значения слова в зависимости от его окружения. Векторные представления извлекаются непосредственно из выходных данных моделей Pythia после этапа обучения, что обеспечивает их соответствие приобретенным языковым знаниям и позволяет количественно оценивать семантические отношения между словами.

Для оценки полисемии полученные векторные представления слов анализируются с помощью алгоритма DBSCAN — метода плотностного кластеризации. DBSCAN группирует близкие точки данных в кластеры, определяя плотные области в векторном пространстве. В контексте анализа полисемии, каждая точка соответствует векторному представлению слова, а кластеры отражают различные значения слова. Количество кластеров, сформированных DBSCAN для конкретного слова, служит количественной оценкой его полисемии — чем больше кластеров, тем больше различных значений у слова. Параметры DBSCAN, такие как радиус окрестности ($\epsilon$) и минимальное количество точек в кластере, подбираются эмпирически для оптимального разделения семантических значений.

Для оценки взаимосвязи между частотой употребления слова и его полисемией, а также семантической специфичностью, используется корреляция Спирмена. Анализ показывает наличие компромисса между частотой и специфичностью: чем выше частота слова, тем ниже его семантическая специфичность, и наоборот. На всех моделях и контрольных точках после $10^3$ шагов обучения наблюдается стабильная отрицательная корреляция, близкая к $-0.4$. Данный показатель свидетельствует о том, что более частотные слова имеют тенденцию к более широкому спектру значений, в то время как менее частотные слова обычно имеют более узкое и конкретное значение.

На контрольной точке $10^4$ наблюдается коэффициент корреляции Спирмена между частотой слова и его полисемией, превышающий 0.6, что свидетельствует о пике семантического разнообразия. Для более крупных моделей (1B, 410M) после деградации производительности, данный коэффициент снижается приблизительно до 0.5. Это указывает на то, что с увеличением частоты употребления слова, растет и количество его значений, однако данный эффект ослабевает по мере ухудшения качества модели.

Последствия для Проектирования и Оценки Больших Языковых Моделей

Исследования показывают, что в процессе обучения большие языковые модели (LLM) не просто запоминают информацию, но и активно структурируют семантическое пространство, выстраивая связи между понятиями. Однако, этот процесс организации не является линейным или гарантированно оптимальным. Наблюдается, что семантическая организация может развиваться неравномерно, с периодами улучшения и ухудшения, а также с возможной потерей некоторых семантических связей. Это означает, что увеличение размера модели само по себе не обеспечивает более глубокого понимания языка, а требует более тонкого контроля за процессом обучения для эффективной организации семантического пространства и предотвращения потери семантической информации.

Исследования показали, что увеличение размера языковой модели не всегда приводит к более глубокому пониманию семантики. Хотя общепринято считать, что большие модели обладают большей способностью к представлению знаний, полученные данные свидетельствуют о том, что простое наращивание параметров не гарантирует более богатого и нюансированного семантического пространства. Наблюдается, что при увеличении размера модели, некоторые семантические связи могут ослабевать или искажаться, что указывает на необходимость более тонких методов обучения и оценки, чем простое масштабирование. Таким образом, для достижения истинного семантического понимания требуется не только увеличение размера модели, но и разработка новых стратегий, направленных на эффективную организацию и сохранение семантической информации.

Исследования показывают, что существующие метрики оценки больших языковых моделей (LLM) зачастую не способны адекватно отразить сложность семантического представления и предсказать потенциальную катастрофическую потерю знаний. Традиционные методы фокусируются на точности выполнения конкретных задач, игнорируя тонкие изменения в способе, которым модель организует и понимает значения слов. В частности, наблюдается, что модели могут демонстрировать высокие показатели в общих тестах, одновременно теряя способность различать нюансы и контекст в полисемичных словах, что указывает на скрытую деградацию семантического пространства. Данный феномен подчеркивает необходимость разработки новых, более чувствительных метрик, способных улавливать не только поверхностную производительность, но и глубину и стабильность семантического понимания, чтобы предотвратить непредсказуемые сбои в работе моделей и обеспечить надежность их функционирования.

Исследование демонстрирует, что даже при ухудшении общей производительности, языковые модели размером 1 миллиард и 410 миллионов параметров сохраняют способность различать в среднем от 275 до 300 различных значений слов, что свидетельствует о сохранении определенного уровня семантического разнообразия на поздних этапах обучения. Этот факт подчеркивает необходимость разработки новых методов мониторинга и сохранения богатства семантических представлений в больших языковых моделях, поскольку стандартные метрики оценки могут быть недостаточно чувствительны к тонкостям семантической организации и потенциальным процессам “катастрофического коллапса” значений слов.

Исследование демонстрирует, что языковые модели, генерируя текст, проходят через сложные фазы освоения семантики. Вначале наблюдается закономерность, соответствующая закону Мартина — частота слова коррелирует с его полисемией. Однако, по мере обучения, эта связь нарушается, достигая пика на промежуточных этапах, прежде чем начать деградировать. Этот феномен подчеркивает сложность организации семантики в больших языковых моделях. Как заметил Брайан Керниган: «Простота — это конечное совершенство». Истинное понимание системы, будь то языковая модель или любой другой сложный механизм, требует упрощения и прозрачности, а не усложнения и обфускации. Данная работа показывает, что слепое увеличение масштаба не гарантирует лучшего семантического понимания, а требует глубокого анализа промежуточных состояний и выявления закономерностей.

Что дальше?

Наблюдаемое отклонение от закона Мартина в процессе обучения больших языковых моделей — не ошибка, а скорее признание сложности системы. Каждый “патч” — попытка укротить хаос, зафиксировать иллюзию порядка в постоянно эволюционирующем пространстве значений. Изучение этой нелинейности требует не просто улучшения алгоритмов, а пересмотра самой концепции семантической организации. Необходимо понять, что происходит с “забытыми” значениями, куда они деваются, и можно ли их извлечь, не разрушив текущую функциональность.

Перспективным направлением представляется исследование динамики семантического коллапса не как конечного состояния, а как фазового перехода. Возможно, существуют способы управления этим процессом, позволяющие сохранять разнообразие значений на протяжении всего обучения. Вместо борьбы с “размыванием” значений, стоит попытаться использовать его как ресурс, создавая модели, способные к более гибкому и контекстуально-зависимому пониманию языка.

В конечном итоге, лучший хак — осознание того, как всё работает. И если закон Мартина оказывается несовершенным, это лишь подтверждает, что сама реальность — это бесконечный процесс реверс-инжиниринга, где каждое открытие порождает новые вопросы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21334.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-30 10:35