Quiet-STaR: обучение ЯМ "рассуждать" перед ответом
https://arxiv.org/abs/2403.09629
Исследование представляет метод Quiet-STaR, позволяющий языковым моделям (LM) учиться генерировать обоснования (rationales) для каждого токена с целью улучшения предсказаний последующего текста. Основная идея заключается в обобщении подхода Chain-of-Thought (CoT) промптинга, приближая его к мыслительному процессу человека, когда не всё "обдувымаемое" высказывается вслух.
В статье рассматривается идея, что процесс рассуждения необходим не только для ответа на вопросы или выполнения задач, но и является неотъемлемой частью практически любого текста. Авторы предлагают методологию Quiet-STaR, которая позволяет языковым моделям (Language Models, LM) учиться генерировать обоснования (rationales) для каждого токена, чтобы улучшить предсказания последующего текста. Это достигается благодаря параллельной генерации рассуждений и оптимизации процесса их создания.
Quiet-STaR и токены "рассуждения":
Quiet-STaR предлагает новаторскую идею, позволяющую языковым моделям "думать" при помощи специальных токенов, отмечающих начало и конец мыслительного процесса. Эти токены обучаются с использованием техник обучения с подкреплением (RL), что позволяет модели формировать внутренние рассуждения, необязательно являющиеся интерпретируемыми для человека. Важно отметить, что в отличие от CoT, не требуется, чтобы сгенерированный внутренний монолог был строго осмысленным или логичным. Главное — это способность таких "обдумывательных" рассуждений снижать перплексию последующего текста и, таким образом, улучшать качество генерации.
В статье представлен обзор работ, посвященных обучению языковых моделей рассуждать, и методов, позволяющих улучшить их способность к решению задач с помощью внутренних рассуждений. Особое внимание уделено предыдущим исследованиям, которые демонстрируют улучшение производительности LM при использовании промежуточных рассуждений.
Авторы обращают внимание на ограниченность существующих подходов, которые обучают LM рассуждать, выполняя конкретные задачи или наборы задач, и предлагают подход, позволяющий моделям учиться на произвольном тексте.
В контексте обсуждения о способностях языковых моделей к планированию, замечание Янна ЛеКуна о том, что языковые модели (LLM) не планируют, выглядит весьма показательным. Он прав в буквальном смысле, однако, с практической точки зрения, его заявление не совсем корректно. LLM можно использовать для построения систем, способных к планированию путем разбиения задач на подзадачи, даже если внутри модель не имеет никакого понятия о "планировании".
Особый интерес вызывает идея трансформации любой проблемы во что-то, с чем LLM уже сталкивалась, через умное разделение проблемы на более общие компоненты. Несмотря на то, что инференс в таких случаях может быть медленным и дорогостоящим, это открывает путь к развитию искусственного общего интеллекта (AGI), пусть и медленного и дорогого в настоящее время.
Методика Quiet-STaR предлагает продвинутый подход к рассуждениям в LLM, позволяя модели генерировать "думательные токены", которые отмечают начало и конец мыслительного процесса. Эти токены, обученные с помощью методов обучения с подкреплением, позволяют модели "думать" в процессе генерации текста, даже если сгенерированные мысли не всегда являются интерпретируемыми для человека. Такой подход не требует от LLM создавать строго осмысленные рассуждения, а лишь генерировать внутренние мысли, способствующие уменьшению перплексии последующего текста, что в свою очередь значительно улучшает метрики и практически не влияет на скорость вывода.
Интересно рассмотреть, как взаимодействие авторегрессивного компонента и "блокнота" модели (предыдущих выходных токенов, используемых для следующих шагов модели) влияет на способность модели "думать" при генерации последующих токенов. Это подчеркивает сложность определения, насколько глубоко модель может рассуждать. Каждый выходной токен, хотя и фиксируется, не означает, что модель прекращает "думать", продолжая производить последующие токены.
Quiet-STaR, обобщая подход STaR, делает шаг к LLM, которые могут обучаться рассуждать более общим и масштабируемым способом. Это подчеркивает потенциал уже существующих строительных блоков для AGI, которые, возможно, еще не были полностью реализованы из-за текущих ограничений по скорости и стоимости.
Метод Quiet-STaR представляет собой генерализацию предыдущего подхода STaR, позволяя LM учиться генерировать рассуждения, которые помогают им лучше предсказывать последующий текст. В методе используются параллельная генерация рассуждений и оптимизация их создания с помощью специального алгоритма.
Демонстрируется, что введение думательных токенов в модель не только улучшает метрики качества генерации текста, но и практически не оказывает влияния на скорость инференса благодаря параллельной генерации рассуждений. Эффективность метода подтверждается экспериментами, в которых модель, обученная с использованием обдумывательных токенов, демонстрирует значительные улучшения в решении задач, требующих сложного рассуждения.
Применение обдумывательных токенов открывает новые перспективы для развития языковых моделей, делая их способными к более глубокому анализу и пониманию текстовых данных. Такой подход может найти широкое применение в различных областях, где требуется автоматическая обработка и генерация текста, включая машинный перевод, создание резюме и системы поддержки принятия решений.
В статье также обсуждаются ограничения метода, включая его высокую вычислительную стоимость и необходимость дальнейшего исследования его применения к моделям различного размера.
Quiet-STaR открывает новые возможности для обучения языковых моделей рассуждать в более общем и масштабируемом виде, предлагая перспективные направления для будущих исследований.
Методология Quiet-STaR может быть использована для создания более мощных и адаптивных языковых моделей, способных к более глубокому пониманию текста и улучшению производительности на широком спектре задач. Это может принести значительные бенефиты в областях, требующих сложного рассуждения и понимания текста, таких как автоматическая генерация текста, машинный перевод, автоматическое резюмирование и системы поддержки принятия решений. Применение Quiet-STaR может значительно повысить эффективность и точность этих систем, делая их способными лучше понимать контекст задачи и генерировать более качественные и осмысленные ответы.
Использование Quiet-STaR может способствовать развитию области искусственного интеллекта, поскольку обучение языковых моделей рассуждать на основе произвольного текста открывает путь к созданию систем с более высоким уровнем понимания естественного языка и способностью к обобщению полученных знаний на новые задачи и домены.
В образовательных целях метод может быть использован для создания автоматизированных учебных помощников, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям студентов и предоставлять персонализированные объяснения и материалы для изучения. Таким образом, Quiet-STaR может способствовать повышению качества образования и облегчить доступ к персонализированным учебным ресурсам.
Как итог, Quiet-STaR представляет значительный шаг вперед в области обучения языковых моделей рассуждать, предлагая масштабируемый и обобщаемый подход, который может быть применён в широком спектре приложений. Благодаря его способности улучшать понимание контекста и генерировать обоснованные ответы, метод открывает новые перспективы для разработки более интеллектуальных и адаптивных систем искусственного интеллекта.