COSR: Обучение компактных ИИ математике и коду через курируемое самообучение
Наверняка вы замечали: найти маленькую нейросеть, которая бы действительно точно и надежно решала задачи по математике или генерировала качественный код, ‑ непростая задача. Для сверхбольших моделей появляются методы полностью автономного самообучения, такие как AZR, но их применение к моделям с ограниченным «объемом знаний» и способностей может оказаться неэффективным стартом ‑ им может не хватить «искры» для самостоятельного разгона. С другой стороны, классическая дистилляция, когда маленькая модель просто пытается повторять за «учителем», часто упирается в потолок возможностей этого учителя и не всегда развивает подлинное умение рассуждать.
Что, если решение кроется в умном наставничестве? Представляю концепцию (пока что только идея) — COSR (Curated Objective Self‑play Reasoning ‑ Курируемое Объективное Размышление‑Самообучение). Это подход, где мощная ИИ‑модель выступает в роли интеллектуального Куратора для обучения меньшей модели ‑ Ученика. Куратор не просто делится знаниями, а направляет самообучение Ученика в математике и программировании: он подбирает задачи, адаптируя их сложность под текущие способности и прогресс Ученика, и помогает ему учиться на объективных критериях проверки, предоставляемых независимым Верификатором (например, исполнителем кода или математическим решателем).
COSR: Куратор, Ученик и Верификатор
Куратор:
Кто это? Представьте себе очень опытную и мощную языковую модель (LLM), которая уже прошла серьезное обучение и обладает обширными знаниями, в том числе в математике и программировании.
Главная задача: Не просто «слить» знания Ученику, а создать для него идеальную образовательную траекторию.
Как он это делает?
Анализ Ученика: Куратор постоянно «наблюдает» за Учеником. Он может анализировать различные показатели: как быстро Ученик решает задачи, какие ошибки он допускает, насколько сложны для него те или иные концепции. Это может быть реализовано через сбор метрик производительности Ученика.
Персонализированный подбор задач: На основе этого анализа Куратор, как опытный репетитор, подбирает для Ученика математические или программные задачи, которые находятся в его «зоне ближайшего развития» ‑ не слишком простые, чтобы было скучно, и не запредельно сложные, чтобы не отбить желание учиться.
Адаптивная сложность: По мере того как Ученик становится умнее, Куратор плавно повышает планку, предлагая все более каверзные задачки.
Ассистент Верификации для комплексных задач: Да, Объективный Верификатор ‑ это основа. Но что делать, если задача Ученика очень сложна для полной автоматической проверки? Например, это может быть задача по программированию с разработкой пользовательского интерфейса (UI), где нужно оценить не только корректность кода, но и удобство, логику работы элементов, визуальное соответствие. В таких случаях Куратор, обладая своими продвинутыми способностями к пониманию и анализу, может выступать в роли «второго уровня» проверки или ассистента Верификатора: Он может проанализировать код и UI, созданные Учеником. Сформировать отчет для Верификатора или даже предоставить свою оценку по тем аспектам, которые трудно формализовать для чисто автоматической системы. Помочь интерпретировать сложные или неоднозначные результаты от Верификатора.
Важно: Даже в этой роли Куратор стремится к максимальной объективности, возможно, используя заранее определенные эвристики, чек‑листы или даже взаимодействуя с симуляторами UI. Его задача ‑ помочь получить наиболее полную и объективную обратную связь для Ученика, а не просто высказать свое «мнение».
Почему он так важен для маленьких моделей? Компактные модели часто не обладают достаточной «саморефлексией» или способностью адекватно оценить сложность задачи и свои текущие возможности. Их «мышление» и понимание нюансов на начальном этапе могут быть ограничены. Куратор здесь выступает как внешний «мозг», который компенсирует эти ограничения, направляя обучение в самое продуктивное русло.
Ученик:
Кто это? Это наша целевая модель ‑ компактная, «легковесная» LLM, которую мы хотим научить мастерски решать математические задачи и писать код.
Главная задача: Активно учиться, решая задачи и анализируя обратную связь.
Как он это делает?
Получение заданий: Ученик принимает «учебные вызовы» от Куратора.
Попытка решения: Он использует все свои текущие знания и способности, чтобы найти решение предложенной задачи.
Обработка обратной связи: После проверки Верификатором Ученик получает четкий сигнал: «правильно» или «неправильно» (или более детальную оценку).
Обучение и рост: На основе этой объективной обратной связи Ученик корректирует свои внутренние «веса» (обучается). С каждой успешно решенной задачей и с каждым усвоенным уроком из ошибок он становится все более компетентным в математике и программировании.
Верификатор:
Кто это? Это не еще одна нейросеть, и в этом его сила! Верификатор ‑ это детерминированная система, своего рода «оракул объективной истины» для конкретного типа задач.
Примеры:
Для задач программирования ‑ исполнитель кода (code executor), который просто запускает предложенный Учеником код и проверяет, соответствует ли результат ожидаемому, нет ли ошибок выполнения.
Для математических задач ‑ это может быть символьный математический решатель, система проверки формальных доказательств, или даже простой скрипт, который вычисляет результат по формуле, если задача это позволяет.
Цикл обучения в COSR:
Куратор, проанализировав текущий уровень Ученика, выбирает или генерирует подходящую задачу (математическую, на написание кода и т. д.).
Задача передается Ученику.Решение Задачи Учеником.
Ученик пытается решить задачу, используя свои текущие знания и способности.
Он генерирует ответ или решение.Адаптация Ответа Куратором.
Если ответ Ученика дан в свободной форме (например, текстовое рассуждение), а Верификатор требует строгого формата (например, числа или кода), Куратор «переводит» или форматирует ответ Ученика, чтобы Верификатор мог его понять.
Пример: Ученик пишет: «Ответ будет 5, потому что если сложить 2 и 3, получится 5». Куратор может извлечь «5» или даже сгенерировать код result = 2 + 3.Проверка Верификатором.
Отформатированный (или исходный, если форматирование не требовалось) ответ Ученика передается Объективному Верификатору.
Верификатор выполняет проверку (запускает код, вычисляет выражение, сравнивает с эталоном) и выдает четкий результат: «правильно/неправильно», «задача выполнена/не выполнена», или числовую оценку.Обратная Связь и Обучение Ученика.
Результат от Верификатора становится сигналом обратной связи для Ученика.
На основе этого сигнала Ученик корректирует свои внутренние параметры (обучается). Если ответ был правильным ‑ закрепляет успешную стратегию. Если неправильным ‑ пытается понять ошибку и избежать ее в будущем.Анализ Куратором и Следующий Ход.
Куратор получает информацию об успехе или неудаче Ученика.
На основе этого (и общей динамики прогресса) Куратор решает, какую задачу дать следующей: Похожую, для закрепления материала. Чуть сложнее, если Ученик справляется. Возможно, разбить сложную задачу на подзадачи, если Ученик «застрял».
Цикл повторяется.
COSR в сравнении с другими известными подходами
Против Классической Дистилляции Знаний
Дистилляция: Цель ‑ быть как Учитель. Потолок Ученика ограничен потолком Учителя.
COSR: Ученик активно решает задачи, поставленные Куратором, и учится на объективной обратной связи от Верификатора. Цель ‑ научиться решать задачи правильно, а не просто копировать Куратора. Это способствует более глубокому пониманию и потенциально позволяет превзойти «слепые зоны» Куратора.
Против AZR (Absolute Zero Reasoning)
AZR: Фокусируется на полной автономии одной системы, которая сама генерирует для себя задачи, сама их решает и учится без каких‑либо внешних курируемых данных или наставников. Это мощная парадигма для больших моделей.
COSR: Предлагает двух‑агентную систему (Куратор + Ученик), где Куратор (мощная модель) целенаправленно направляет и поддерживает обучение Ученика (маленькой модели). Это может быть более практичным и эффективным подходом для «старта» и развития именно компактных моделей, которым может быть сложно самостоятельно генерировать полезный учебный план с нуля. COSR ‑ это скорее «AZR с опытным наставником».
Против RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) / RLAIF (RL from AI Feedback)
RLHF/RLAIF: Модель обучается на основе обратной связи (предпочтений, оценок), предоставленной людьми (RLHF) или другой ИИ‑моделью (RLAIF). Эта обратная связь может быть субъективной, дорогой (в случае людей) или ограниченной способностями оценивающей ИИ‑модели.
COSR: Ключевая обратная связь для обучения Ученика исходит от Объективного Верификатора, который дает детерминированную, проверяемую оценку. Роль Куратора ‑ в постановке задач и помощи, а не в вынесении окончательного вердикта (кроме задач, где обычный Верификатор не способен полноценно сделать проверку, в таком случае Куратор, совместно с Верификатором, проверяют итоговый результат ученика) о правильности решения для обучения Ученика. Это снижает риски субъективности и «обучения под оценщика».
Потенциальные Области Применения COSR
Эффективное обучение специализированных ИИ‑ассистентов: Например, создание компактной модели, отлично разбирающейся в API конкретного сервиса или в узкой области математики/программирования.
Разработка легковесных моделей для Edge‑устройств (on‑device AI): Модели, которые могут работать на смартфонах, в робототехнике, IoT‑устройствах, где ресурсы ограничены.
Персонализированное обучение ИИ: Куратор мог бы адаптировать задачи не только под общий уровень Ученика, но и под его индивидуальные «пробелы» в знаниях.
Ускорение исследований в области способностей малых LLM: COSR как инструмент для изучения того, до какого уровня можно развить компактные модели.
Что стоит учесть в COSR
Немного субъективно: Если Ученик сделал что‑то, что трудно измерить (например, красивый дизайн), то даже если Куратор просто говорит «да» или «нет», это всё равно немного его личный взгляд.
Не слишком маленький Ученик: Метод хорош для моделей поменьше, но не для совсем маленьких. Важно использовать модели с парой сотнями миллионов ‑ несколькими миллиардами параметров, также, это сильно зависит от качества их знаний до COSR, т.к слишком глупому ученику будет тяжело учится, а для слишком умного подойдёт больше AZR, чем COSR
Стоимость Куратора: Сам Куратор — большая и умная модель. Если обучение Ученика затягивается, использование Куратора может быть относительно дорогим.
Заключение
COSR ‑ это идея, на основе дистилляции и AZR, о том, как можно эффективнее обучать небольшие ИИ‑модели решать математические и программные задачи. Суть в том, чтобы более мощная модель (Куратор) помогала маленькой модели (Ученику) учиться, подбирая ей подходящие задачи и используя объективную систему проверки (Верификатор).
Такой подход может быть хорошей альтернативой. Большие модели требуют много ресурсов, а обычная дистилляция не всегда позволяет маленькой модели научиться «думать» самостоятельно. COSR же нацелен на развитие именно способностей Ученика через практику и объективную оценку.
Безусловно, это пока концепция, и есть над чем поработать.
Но COSR предлагает интересный взгляд на то, как можно создавать более доступные и специализированные ИИ, способные решать практические задачи, не требуя огромных вычислительных мощностей.
P. S.
Это моя первая статья, и у меня не так много опыта в машинном обучении. Я понимаю, что в описанной идее могут быть недочёты или спорные моменты, поэтому буду очень рад любым замечаниям, критике и предложениям в комментариях. Спасибо за внимание!