Неявные механизмы обучения в контексте: как большие языковые модели учатся без дообучения

Технология блокчейн Юридические новости

В последние годы большие языковые модели (Large Language Models, LLM) кардинально изменили подходы к созданию интеллектуальных систем обработки естественного языка. Их способность усваивать информацию и адаптироваться к новым задачам в ходе однократного взаимодействия без дополнительного обучения вызвала широкий интерес в научном сообществе и индустрии. Этот феномен, называемый обучением в контексте (in-context learning), позволяет моделям эффективно использовать представленные в подсказке примеры, чтобы быстро выявлять новые закономерности и давать надежные прогнозы. Несмотря на значительную популярность, механизмы, лежащие в основе этого явления, остаются объектом активных исследований и обсуждений. Недавняя работа Benoit Dherin и коллег, опубликованная в 2025 году, предлагает увлекательное объяснение, раскрывающее скрытые динамики, с помощью которых трансформеры реализуют обучение в контексте без явного изменения параметров сети.

Обучение в классическом смысле подразумевает корректировку параметров модели – весов нейронной сети – на этапе тренировки с целью улучшения качества предсказаний. Однако LLM демонстрируют уникальную способность к быстрому обобщению информации, поступающей во время инференса, без явного обновления весов. Другими словами, они «учатся» на примерах, содержащихся в запросе, меняя поведение в реальном времени. Это поднимает вопрос: каким образом обычный трансформер, обладающий фиксированными весами после обучения, адаптирует свой вывод к новому контексту? Исследование Benoit Dherin и команды фокусируется на анализе взаимодействия между двумя ключевыми компонентами трансформерного блока: механизмом самовнимания (self-attention) и многослойным перцептроном (MLP). Согласно их теоретическим и экспериментальным результатам, объединение этих элементов позволяет реализовать непрямое обновление весов внутри самого блока, по сути модифицируя поведение MLP в зависимости от входного контекста.

Это подобно тому, как внутри сети происходит динамическое переобучение без внешних вмешательств или явного изменения параметров. Одна из ключевых идей заключается в том, что самовнимание не просто агрегирует информацию из различных частей входной последовательности, но и координирует активации, которые влияют на последующий MLP. Таким образом, входной контекст транслируется в своеобразное низкоранговое обновление весов MLP, которое эффективно настраивает последующую трансформацию значений. Это происходит на каждом блоке трансформера, ведя к каскадному эффекту, где модель последовательно улучшает свое понимание примеров и основывается на них при генерации ответов. Такой подход революционен, поскольку ломает традиционное представление о том, что обучение возможно только через изменение параметров модели.

Вместо этого, трансформер использует структурные и алгоритмические возможности, заложенные в его архитектуре, чтобы эффективно «перекручивать» внутренние вычисления, подстраиваясь под новые данные «на лету». Это означает, что LLM обладают своего рода внутренним механизмом памяти и адаптации, реализованным не через классическое обучение, а через динамическую модификацию внутрисетевых отношений и значений. Практическое значение понимания этих механизмов огромно. Во-первых, это может помочь разработчикам создавать более эффективные и легковесные модели, способные адаптироваться к новым задачам без необходимости сложного и затратного процесса переобучения. Во-вторых, глубокое знание внутреннего устройства in-context learning открывает новые возможности для оптимизации архитектуры трансформеров, повышения их интерпретируемости и предсказуемости поведения.

Экспериментальная часть работы подтверждает теоретические выкладки: в различных сценариях трансформер действительно демонстрирует способность изменять внутренние преобразования MLP, базируясь на предоставленном контексте данных. Эти изменения можно интерпретировать как выполнение локального обучения с низкоранговыми весовыми обновлениями, что, в свою очередь, объясняет успешность модельных предсказаний по новым примерам без дообучения. В конечном итоге, осознание неявной динамики обучения в контексте представляет собой не только научный прогресс, но и фундамент для новых приложений искусственного интеллекта. От интерактивных помощников и систем автоматического перевода до сложных аналитических платформ – понимание того, как большие языковые модели «учатся» на примерах внутри сессии взаимодействия, открывает путь к созданию более гибких, адаптивных и мощных решений. Кроме того, перспективы развития архитектур с учетом этих знаний включают интеграцию специально разработанных механизмов, позволяющих еще эффективнее управлять низкоранговыми обновлениями и создавать легкие модели, устойчивые к изменениям в данных.