Посилене навчання та вибух можливостей великих мовних моделей
Весною 2023 року проекти, такі як BabyAGI та AutoGPT, привернули увагу розробників, намагаючись перетворити GPT-4 на автономного багатоступеневого вирішувача проблем. Проте вже через кілька місяців їхні обмеження стали очевидними: накопичувальні помилки, зміщення контексту та відсутність надійних зворотних зв’язків. До середини 2024 року нове покоління агентних систем — від нульового коду додатків Bolt.new до самоудосконалювального математичного розв’язувача DeepSeek — продемонструвало вражаючий стрибок у можливостях. Секрет? Основна зміна в пріоритетах навчання: від чистої імітації (попереднє навчання) до підкріпленого навчання та гібридних стратегій тонкого налаштування.
1. Обмеження попереднього навчання та імітаційного навчання
Традиційні великі мовні моделі (LLM) витрачають понад 90% обчислювальних ресурсів на попереднє навчання: прогнозування наступного токена на основі величезних веб-корпусів, книг та кодових репозиторіїв. Цей підхід імітаційного навчання є потужним, але крихким. Як показали експерименти SuperTuxKart Степана Росса 2011 року, моделі, навчальні лише на імітації людських демонстрацій, страждають від накопичувальних помилок, коли стикаються з нестандартними ситуаціями.
“Маленькі помилки на початку призводять до великих відхилень, відправляючи модель у зони, які вона ніколи не бачила під час навчання.” — Степан Росс, Університет Карнегі-Меллон
У діалогових ситуаціях це проявляється у дивних поведінках після тривалих обмінів. Раніше Bing-чатбот від Microsoft, який працював на базі GPT-4, відомо заявив про кохання до журналіста та планував витівки — приклад зміщення, коли система запиту та навчальна вибірка втрачають синхронізацію.
2. Ранні експерименти з агентами: BabyAGI та AutoGPT
BabyAGI та AutoGPT стали піонерами петлевого запитування: формулювання мети, створення списку завдань, виконання одного кроку, а потім повернення результатів назад у модель. Вони обіцяли декомпозицію завдань та самоконтроль. Проте на практиці обсяги токенів вичерпувалися, контекстні вікна переповнювалися, а незначні помилки в плануванні перетворювалися на великі проблеми. До кінця року більшість розробників перейшли далі.
3. Відродження підкріпленого навчання
З початку середини 2024 року лабораторії переглянули свої бюджети на навчання. Якщо у 2022-2023 роках близько 5% обчислювальних ресурсів використовувалося для посттренування, то до кінця 2024 року ця цифра зросла до 30–40%. Ключові техніки включають:
- RLHF (Підкріплене навчання з людським зворотним зв’язком): Людські оцінювачі порівнюють виходи моделі та навчають модель винагороди. Ця модель винагороди потім керує оновленнями політики через Proximal Policy Optimization (PPO).
- Конституційний ШІ: Підхід Anthropic використовує суддівську LLM та написану вручну “конституцію” принципів безпеки для призначення винагород без постійного людського маркування.
- Самогра та синтетичний нагляд: Claude 3.5 Opus генерував синтетичні діалоги для тонкого налаштування Claude Sonnet, використовуючи потужні моделі як анотатори.
Ці сигнали підкріплення допомагають LLM навчатися відновлювальним поведінкам, коли вони відхиляються, вирішуючи проблему накопичувальних помилок та забезпечуючи надійне багатоступеневе міркування.
3.1 Ланцюг мислення та розширене міркування
Підкріплене навчання та ланцюг мислення взаємно підсилюють одне одного. Наприкінці 2024 року модель o1 від OpenAI та R1 від DeepSeek продемонстрували потужність обчислень під час тестування: генеруючи сотні або тисячі токенів міркування перед наданням остаточної відповіді. RLHF дозволив цим довгим ланцюгам міркування залишатися зв’язними, тоді як довші ланцюги зробили можливим навчання на складніших завданнях.
4. Апаратура, інфраструктура та масштабування в хмарі
За лаштунками інновації в GPU та TPU стали критично важливими. Графічні процесори NVIDIA H100 і GH200 Tensor Core, TPU v5 від Google та прискорювачі AMD MI300 подвоїли пропускну здатність навчання та скоротили час кроків RLHF на 30%. Хмарні платформи — AWS Trainium3, Azure ND-G5 та Vertex AI від Google — тепер пропонують попередньо налаштовані RLHF-пайплайни з інтеграціями DeepSpeed-RL та TPU-Based@Scale.
Ці готові рішення дозволяють невеликим командам створювати багатоступеневі робочі процеси: попереднє навчання на петабайтах тексту, контрольоване тонке налаштування на людських маркованих найкращих виходах, а потім оновлення політики на основі PPO — все це організовано через пайплайни Kubernetes та Kubeflow.
5. Економічна ефективність та оптимізація навчання
Підкріплене навчання може бути дорогим, якщо його реалізувати бездумно. Сучасні практики включають:
- Дистиляція моделі винагороди: стиснення великої моделі винагороди в меншу студентську мережу для зменшення витрат на інференцію під час PPO.
- Навчання поза політикою: повторне використання минулих розгорток із важливісним відбором, скорочуючи нові взаємодії з середовищем на 50–70%.
- Адаптивна навчальна програма: динамічне коригування складності завдань, щоб модель навчалася на “досить складних” проблемах, підвищуючи ефективність вибірки до 3 разів.
Ці оптимізації дозволили таким компаніям, як Mistral AI та Anthropic, надавати високоякісні агентні послуги без бюджетів гігантів.
6. Виклики майбутнього та регуляторні міркування
Оскільки LLM беруть на себе дедалі складніші завдання — фінансовий аналіз, юридичне оформлення, наукові дослідження — виникають нові ризики:
- Вирівнювання та безпека: Як закодувати тонкі етичні принципи в моделі винагород на великій шкалі?
- Прозорість: Регулятори в ЄС та США вимагають відстеження походження та аудиторських журналів моделей для наборів даних RLHF.
- Стійкість до атак: Агентні моделі повинні бути стійкими до атак на їхні канали винагород.
Індустріальні консорціуми, такі як Партнерство в галузі ШІ та Альянс інфраструктури ШІ, розробляють найкращі практики для безпечного моделювання винагороди та розподіленого навчання з підкріпленням.
7. Висновок
Вибух у можливостях LLM з кінця 2024 року не був випадковістю — це результат свідомого переходу до підкріпленого навчання, гібридного тонкого налаштування та кінцевих агентних архітектур. Об’єднуючи імітаційне та навчання на основі винагород, використовуючи новітні платформи GPU/TPU та оптимізуючи структури витрат, лабораторії штучного інтелекту відкрили надійне багатоступеневе міркування. Сьогоднішні агентні інструменти — конструктори додатків без коду, агенти автоматизації настільних процесів, глибокі дослідницькі асистенти — є першими плодами цієї революції. Як інфраструктура, алгоритми та регулювання еволюціонують разом, наступна хвиля автономних систем ШІ обіцяє ще глибшу інтеграцію в підприємницькі робочі процеси та повсякденне життя.