Феномен «забывания при дообучении» в языковых моделях

Феномен «забывания при дообучении» в языковых моделях: сущность, причины и методы борьбы

Феномен «забывания при дообучении» (Catastrophic Forgetting, CF) — это фундаментальная проблема в машинном обучении, особенно остро проявляющаяся в нейронных сетях, включая крупные языковые модели (Large Language Models, LLMs). Суть явления заключается в резкой и значительной потере ранее усвоенных знаний и навыков моделью при обучении на новых данных или задачах. Вместо плавного накопления компетенций, модель «забывает» старую информацию, подменяя ее новой, что делает невозможным последовательное, инкрементальное обучение без постоянного доступа ко всему исходному датасету.

Механизмы и причины возникновения забывания

Забывание при дообучении является прямым следствием того, как работают современные алгоритмы оптимизации, в частности, стохастический градиентный спуск (SGD) и его модификации. При дообучении на новом наборе данных D_B (например, данных для тонкой настройки под конкретную задачу), градиенты, вычисляемые на этих данных, направляют веса модели θ к конфигурации, оптимальной для новой задачи. Поскольку веса модели являются общими для всех знаний, это изменение параметров нарушает те их комбинации, которые кодировали информацию из исходного датасета D_A (например, общий предварительно обученный корпус). Нейронные сети, особенно с миллиардами параметров, как современные LLMs, являются высоконелинейными системами, и даже небольшие сдвиги в весах могут привести к кардинальному изменению выходов для старых входных данных.

Основные причины можно систематизировать следующим образом:

• Перезапись общих параметров: Подавляющее большинство параметров в LLM (веса внимания, линейных слоев) задействованы при решении как старых, так и новых задач. Оптимизация под новую задачу неизбежно их изменяет.
• Нестационарность распределения данных: Дообучение предполагает, что данные для новой задачи поступают из иного распределения, нежели данные для предварительного обучения. Модель адаптируется к этому новому распределению, теряя связь со старым.
• Эластичность представлений: Внутренние представления (активации нейронов), отвечающие за старые знания, не фиксированы. Они «эластично» трансформируются под давлением градиентов от новой задачи, что ведет к деградации старых функций.

Особенности проявления в крупных языковых моделях

В контексте LLMs феномен забывания имеет специфические черты. Предварительно обученная модель обладает обширными, но часто неспециализированными знаниями. Процесс тонкой настройки (fine-tuning) на узкой задаче (например, генерация кода, медицинский консалтинг) может привести к следующим сценариям:

• Потеря общих языковых навыков: Модель, дообученная на специфическом корпусе, может начать делать грубые грамматические ошибки или терять богатство лексикона, характерное для исходной модели.
• Сужение «кругозора»: Модель может утратить способность корректно отвечать на фактологические вопросы из областей, не связанных с темой дообучения.
• Дрейф стиля и тональности: Модель может перенять стилистические особенности нового датасета (например, формальный технический язык) и потерять способность генерировать текст в других стилях.
• Снижение креативности и разнообразия ответов: Фокусировка на конкретной задаче может сделать выводы модели шаблонными и ограниченными.

Методы смягчения забывания при дообучении

Исследователи разработали множество подходов для борьбы с катастрофическим забыванием. Их можно разделить на несколько основных категорий.

1. Регуляризационные методы

Эти методы добавляют в функцию потерь дополнительные штрафные члены, которые ограничивают изменение критически важных параметров.

• Elastic Weight Consolidation (EWC): Вычисляет «важность» каждого параметра для старой задачи (часто через диагональ матрицы Фишера) и добавляет штраф за их изменение пропорционально этой важности. Формула регуляризатора: L_reg = Σ_i (λ/2) F_i (θ_i — θ_old,i)², где F_i — важность параметра, θ_old,i — его старое значение, λ — коэффициент регуляризации.
• Learning without Forgetting (LwF): Использует выходы старой модели на новых данных в качестве «мягких целей» (soft targets) для обучения новой модели, сохраняя ее предсказания для старых классов.

2. Архитектурные методы

Эти методы предполагают изменение или расширение архитектуры модели для изоляции новых знаний.

• Adapter Layers: В модель внедряются небольшие дополнительные trainable слои (адаптеры), в то время как все исходные параметры основной модели замораживаются. Новые знания кодируются только в адаптерах, оставляя базовые знания нетронутыми.
• Prompt Tuning / Prefix Tuning: К входным последовательностям добавляются trainable векторы (промпты или префиксы), которые настраиваются под новую задачу. Параметры самой модели остаются замороженными.
• Расширение модели (например, добавление головок классификатора): Для каждой новой задачи добавляются отдельные выходные слои, что предотвращает конфликт на уровне прогнозирования.

3. Стратегии повторения (Replay)

Самый прямой, но зачастую затратный метод — это совместное обучение на смеси новых и старых данных.

• Полное повторение: Хранение подмножества старых данных и их периодическое включение в батчи во время дообучения. Для LLMs это может быть вычислительно дорого.
• Псевдо-повторение (Generative Replay): Использование самой модели (или отдельной генеративной модели) для создания синтетических данных, имитирующих старый датасет, и обучение на них совместно с новыми данными.

4. Методы, основанные на оптимизации

Эти подходы модифицируют сам алгоритм обновления весов.

• Slow/Fast Weights: Разделение параметров на «медленные» (обучаются очень медленно или фиксированы, хранят общие знания) и «быстрые» (быстро адаптируются под новую задачу).
• Gradient Episodic Memory (GEM): Хранит примеры из прошлых задач и проецирует градиенты от нового обучения в направление, которое не увеличивает потери на этих примерах.

Сравнительная таблица методов смягчения забывания

Метод	Категория	Принцип действия	Плюсы	Минусы	Применимость к LLM
Elastic Weight Consolidation (EWC)	Регуляризация	Штраф за изменение важных параметров	Не требует хранения старых данных, элегантен	Сложность вычисления важности для огромных моделей, один гиперпараметр для всех параметров	Ограниченная (вычислительная сложность)
Adapter Layers	Архитектурный	Добавление маленьких trainable модулей в замороженную модель	Высокая эффективность, параметр-эффективность, модульность	Небольшое увеличение времени инференса	Широко применяется (например, LoRA)
Prompt Tuning	Архитектурный	Настройка непрерывных векторов-промптов	Чрезвычайно параметр-эффективен, прост в развертывании	Может уступать в точности полной тонкой настройке на некоторых задачах	Очень высокая (стандарт для больших моделей)
Replay (Data)	Стратегия повторения	Совместное обучение на новых и подвыборке старых данных	Очень эффективен, концептуально прост	Требует хранения и обработки старых данных, вычислительно затратен	Сложна из-за масштаба исходных данных LLM
LoRA (Low-Rank Adaptation)	Архитектурный/Параметрический	Внедрение trainable низкоранговых разложений в веса внимания	Высокая эффективность, мало trainable параметров, нет задержки инференса	Требует выбора ранга и модулей для внедрения	Широко применяется (де-факто стандарт)

Практические рекомендации и выбор стратегии

Выбор метода зависит от конкретной задачи, доступных вычислительных ресурсов и требований к производительности. Для дообучения LLMs в промышленных условиях в настоящее время доминируют параметрически-эффективные методы (PEFT), такие как LoRA и Prompt Tuning. Они предлагают оптимальный баланс между качеством адаптации, затратами на обучение и сохранением предыдущих знаний, так как основное тело модели остается неизменным. Полная тонкая настройка всех параметров оправдана только когда есть гарантированный доступ к репрезентативной смеси данных, охватывающей как старые, так и новые знания, и достаточные вычислительные мощности для многократных эпох обучения на таком большом датасете.

Заключение

Феномен катастрофического забывания остается одним из ключевых вызовов на пути к созданию истинно непрерывно обучающихся и накапливающих знания ИИ-систем. В контексте крупных языковых моделей проблема усугубляется масштабом моделей и данных. Однако развитие параметрически-эффективных методов тонкой настройки, таких как адаптеры и методы на основе промптов, предоставило практические инструменты для эффективного и специализированного дообучения LLMs без катастрофической потери их общих способностей. Дальнейшие исследования, вероятно, будут сосредоточены на создании более совершенных архитектур, изначально спроектированных для инкрементального обучения, и на разработке более точных и масштабируемых методов регуляризации, способных работать с моделями в триллионы параметров.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Всегда ли забывание — это плохо?

Не всегда. В некоторых сценариях целенаправленное «забывание» нерелевантной или устаревшей информации (например, исправление фактологических ошибок в модели) может быть желательным. Проблема заключается в неконтролируемом и катастрофическом характере процесса, когда теряются не только нерелевантные, но и критически важные общие знания.

Можно ли полностью устранить катастрофическое забывание?

На текущем уровне развития технологий — нет. Это фундаментальное ограничение, вытекающее из принципа работы градиентной оптимизации в фиксированной архитектуре нейронной сети. Однако его можно эффективно смягчить до уровня, когда потери в производительности на старых задачах становятся незначительными или приемлемыми для практического применения.

Какой метод борьбы с забыванием самый лучший для LLM?

Универсального «лучшего» метода не существует. Однако для большинства практических задач дообучения LLMs методы из семейства PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), в частности LoRA и его производные, являются оптимальным выбором. Они обеспечивают высокое качество адаптации, минимальный риск забывания (так как основные веса заморожены) и требуют на порядки меньше вычислительных ресурсов и памяти для хранения чекпоинтов.

В чем разница между «забыванием» и «переобучением»?

Это взаимосвязанные, но разные концепции. Переобучение (Overfitting) — это когда модель слишком хорошо подстраивается под шум и конкретные примеры обучающего набора новой задачи, теряя способность к обобщению на новые данные из того же распределения. Забывание (Catastrophic Forgetting) — это потеря производительности на данных и задачах из старого, предыдущего распределения. Модель может как переобучиться на новой задаче и забыть старую, так и не переобучиться, но все равно забыть.

Как оценить степень забывания после дообучения?

Для оценки необходимо иметь валидационный датасет, репрезентирующий старые знания (старые задачи). Стандартный протокол включает:

1. Измерение метрик производительности (например, точности, перплексии) на старом датасете до дообучения (базовая линия).
2. Измерение тех же метрик на том же старом датасете после дообучения на новой задаче.
3. Расчет относительного ухудшения метрики. Например, если точность на старом датасете упала с 95% до 60%, это свидетельствует о сильном забывании.

Также полезно сравнивать производительность на новой задаче до и после дообучения, чтобы убедиться в успешной адаптации.

Влияет ли размер модели на склонность к забыванию?

Исследования показывают, что более крупные модели с большим количеством параметров могут демонстрировать более высокую устойчивость к катастрофическому забыванию при использовании корректных методов дообучения (например, LoRA). Это связывают с избыточностью представлений знаний — информация в больших моделях кодируется более распределенно и избыточно, поэтому локальные изменения весов под новую задачу не так разрушительно сказываются на старых знаниях. Однако при полной тонкой настройке всех параметров большая модель забывает так же катастрофически, как и маленькая.