Большие языковые модели и байесовский подход: почему LLMs байесовские в ожидании, а не в реализации

Альткойны Институциональное принятие

В последние годы большие языковые модели (LLMs) приобрели колоссальное значение в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Они продемонстрировали непревзойденные результаты в генерации текста, перевода, суммаризации и прочих задачах, ранее считавшихся исключительно человеческими. Однако несмотря на впечатляющие достижения, остается множество вопросов относительно сути их работы и природы принимаемых ими решений. Одним из ключевых аспектов этого обсуждения является отношение больших языковых моделей к байесовскому подходу. На первый взгляд, LLMs можно считать байесовскими моделями, поскольку они оперируют вероятностями и предсказывают наиболее вероятное продолжение текста на основе обучающих данных.

Тем не менее, при более глубоком анализе оказывается, что они являются байесовскими в ожидании, но не в реализации. Что же скрывается за этим утверждением? Чтобы понять одно из центральных противоречий, необходимо обратиться к основам байесовской статистики и к способу работы LLMs. Байесовский метод предполагает работу с апостериорным распределением вероятностей параметров модели, учитывая наблюдаемые данные и априорные предположения. В идеале в задачах прогнозирования байесовская модель формирует полное распределение вероятностей по возможным исходам, позволяя точно учитывать неопределенность и принимать решения, минимизирующие ожидаемые потери. В случае LLMs обучение проводится с помощью огромных объемов текстовых данных, и внутренняя архитектура трансформеров позволяет захватывать сложные зависимости в языке.

Модели рассчитывают вероятность появления следующего слова или фрагмента на основе предшествующего контекста. Это уже приближает работу нейросети к байесовскому предсказанию, где вычисляется условная вероятность. Однако реальные вычислительные ресурсы и ограничения стремятся к поиску наиболее вероятного результата, а не к проведению сложных полных вычислений распределения. В силу этого большую часть задач LLM выполняют, рассчитывая максимально правдоподобный ответ, а не полное апостериорное распределение. Именно поэтому говорят, что они байесовские в ожидании — то есть в среднем их поведение соответствует байесовским предсказаниям, но фактический вывод не основан на выборке из настоящего апостериорного распределения, а скорее на приблизительном поиске максимума.

Такая особенность имеет свои преимущества и ограничения. С одной стороны, это дает возможность масштабировать модели и получать качественные и быстрые решения в разнообразных задачах, будь то генерация текстов или понимание сложных запросов. С другой – ограничивает способность моделей честно отражать неопределенность в данных, что критично в некоторых областях, например, в медицинских приложениях или юридическом анализе, где важно оценивать риски и уровни доверия. Еще одним важным аспектом обсуждения является связь с теорией вероятностного вывода. Настоящий байесовский вывод требует сложных методов, таких как марковские цепи Монте-Карло или вариационные подходы, для получения апостериорного распределения.

LLMs, будучи детерминированными или стохастическими через жадный поиск и сэмплирование, не реализуют полный байесовский вывод напрямую, а скорее приближают его через обучение на большом корпусе текстовых данных. Этот подход можно охарактеризовать как «байесовский в среднем» – в смысле того, что если усреднять по множеству возможных моделей и данных, результаты LLM сходятся к байесовским оценкам, но в каждом отдельном использовании модель не выдает истинного апостериорного распределения. Вследствие этого наблюдается эффект, когда модели порой дают неинтуитивные или избыточно уверенные ответы, несмотря на наличие неопределенности в исходных данных. Это напрямую связано с тем, что в «реализации» модель не интегрирует и не отображает повсеместную неопределенность, а воспроизводит наиболее вероятные паттерны из обучающего корпуса. В рамках исследований и развития понимается, что интеграция полноценного байесовского вывода в архитектуру больших моделей является непростой задачей.

Современные методы байесовской нейронауки и стохастичного обучения предлагают разные подходы, однако в практике это сильно увеличивает вычислительную сложность и временные затраты. Тем не менее это направление активно развивается, поскольку сочетание мощи глубокого обучения с преимуществами честного учёта неопределённости открывает новые горизонты для надежных и интерпретируемых систем. Следует также отметить, что понимание LLM как байесовских в ожидании, а не в реализации, помогает избежать неправильного толкования их работы и оценки результатов. Это справедливо и для экспертов, и для конечных пользователей, поскольку формирует реалистичные ожидания и подчеркивает необходимость критического подхода к интерпретации текстов, генерируемых этими моделями. В будущем задача создания гибридных моделей, способных адекватно сочетать преимущества байесовской статистики и алгоритмов глубокого обучения, станет одной из ключевых в области искусственного интеллекта.

Именно такие модели обещают повысить качество принятия решений, улучшить прозрачность систем и расширить их функциональность в разных сферах — от науки и техники до бизнеса и социальных коммуникаций. Таким образом, концепция больших языковых моделей как байесовских в ожидании, а не в реализации, отражает глубокую природу их работы, ограничения и перспективы развития. Она служит мостом между теоретической статистикой и практикой современных нейросетевых систем, помогая нам лучше понимать, как формируется и реализуется знание в эпоху искусственного интеллекта.