Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации
Что, если я скажу, что большие языковые модели не просто предсказывают следующий токен в ответ на запрос, а уже на ранних этапах формирования ответа «заранее планируют» его характеристики?
Тайна скрытого слоя: что происходит внутри LLM?
Традиционно считалось, что большие языковые модели генерируют текст пошагово, предсказывая следующий слово токен. Однако исследование из Шанхайской ИИ-лаборатории «Emergent Response Planning in LLM» показало феномен «эмерджентного планирования»: скрытые слои модели (то есть внутренние активации, которые не видны пользователю) могут содержать информацию о глобальных атрибутах будущего ответа.
Исследователи использовали так называемые пробы (probes) — простые нейронные сети, которые обучались предсказывать глобальные характеристики будущего ответа, анализируя скрытые слои модели до начала генерации текста.
Задачи регрессии (длина ответа, количество этапов рассуждения) демонстрируют высокую точность и сильную корреляцию с целевыми значениями, измеренную с помощью коэффициентов Кендалла (K), Спирмена (S) и Пирсона (P). Задачи классификации (выбор персонажа, ответы с выбором из вариантов, уверенность, фактическая согласованность) показывают результаты, значительно превосходящие случайный базовый уровень, согласно F1-оценкам. Эти результаты свидетельствуют о том, что модель обладает эволюционирующими способностями к планированию будущих атрибутов ответа.
Результаты оказались поразительными:
- Структурные атрибуты: например, длина текста, наличие последовательных шагов рассуждений или даже стиль повествования можно предсказать с высокой точностью.
- Смысловые характеристики: какой персонаж появится в тексте, какие ключевые слова будут использоваться, или какой вариант ответа выберется в тесте с вариантами также были доступны в скрытых слоях модели.
- Поведенческие атрибуты, такие как уверенность в правильности ответа, выявлялись еще на ранних этапах обработки запроса.
Эти выводы опровергают традиционное представление о том, что большие языковые модели работают исключительно на уровне локального предсказания следующего токена. На самом деле, модель уже имеет некоторое «видение» того, каким будет ее итоговый ответ, ещё до его формирования.
Почему это открытие имеет большое значение?
- Повышение управляемости генерации текста: если мы можем «заглянуть» во внутренние слои модели и предсказать глобальные характеристики ее ответа, появляется возможность вмешиваться в процесс генерации. Например, можно заранее настроить модель так, чтобы она генерировала ответы определенной длины или с заданной структурой.
- Повышение прозрачности поведения ИИ-агентов: одной из главных проблем больших языковых моделей является их «черный ящик». Возможность увидеть, какие именно атрибуты ответа планируются еще до его генерации, позволяет более прозрачно объяснять поведение ИИ-агентов, а также иметь возможность управлять их поведением.
- Оптимизация вычислительных ресурсов и раннее выявление ошибок: если модель заранее формирует план ответа, можно разработать механизмы раннего обнаружения нежелательных выводов. Например, если внутреннее представление показывает низкую уверенность в ответе или предвзятость, можно на ранней стадии скорректировать дальнейшую генерацию, что также экономит вычислительные ресурсы.
Эмерджентное планирование можно охарактеризовать как способность ИИ-систем самостоятельно разрабатывать стратегии для достижения поставленных целей, выходя за рамки простого распознавания шаблонов. Наиболее ярким примером является AlphaGo от DeepMind. Эта модель не была запрограммирована на конкретные стратегии игры в го, а самостоятельно, играя миллионы партий против себя, разработала новые, ранее не рассматривавшиеся человеком тактики.
Так большие языковые модели не просто генерируют текст пошагово, а уже на этапе обработки запроса закладывают план своего ответа. Это открытие меняет наше понимание работы ИИ-систем, позволяя не только глубже вникнуть в его внутренние процессы, но и существенно улучшить управление и контроль за генерацией текста и поведением ИИ-агентов.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.