media Hugging Face Forums · 17 ч назад

Вопрос о формате промпта для обучения Unsloth/Phi-3.5-mini-instruct

Пользователь ищет рекомендации по оптимальной стратегии форматирования промптов для обучения модели Phi-3.5-mini-instruct с использованием Unsloth. Запрос сравнивает сохранение пользовательского текстового формата с использованием стандартного шаблона чата при подготовке датасета. Текущая реализация использует функцию, которая структурирует данные в разделы '### Input:' и '### Output:', добавляя токен конца текста. Этот подход обрабатывает поля ввода и вывода в формате JSON, полученные из объекта Hugging Face Dataset. Приведенный пример демонстрирует сложную структуру, включающую финансовые инсайты, названия мерчантов, даты и суммы транзакций. Пользователь планирует развернуть обученную модель через пользовательский API и просит совета: следует ли сохранить этот формат или перейти на шаблон чата.

arxiv arXiv cs.CL · 17 ч назад

Экономия пространства при генерации языка в пределе

Настоящее исследование закладывает основы теории генерации языка в пределе, учитывающей ресурсы и ограничения по эффективности использования памяти. Обучающийся наблюдает за враждебной последовательностью положительных примеров из целевого языка K и должен выдать гипотезу L, свободную от галлюцинаций, пропустив не более Δ строк. В качестве класса гипотез для обучающихся с ограниченной памятью рассматриваются детерминированные конечные автоматы (DFAs) с s состояниями над алфавитом размера k. В режиме экспоненциальной памяти авторы доказывают, что обучающийся может точно идентифицировать целевой язык K. При более строгих ограничениях по объему памяти они представляют потоковый алгоритм, использующий O(poly(s,k)) памяти и сходящийся к гипотезе с разрывом генерации Δ = O(k^{2s-2}). Эта обученная гипотеза содержит все строки из K длины не менее 2s-1. Результаты дополняются нижней оценкой, близкой к достижимой, полученной из теории сложности коммуникации, показывающей, что достижение Δ ≤ k^{(1-ε)s} требует памяти объема k^{Ω(εs)}. Эти выводы демонстрируют резкий переход между генерацией в полиномиальной памяти и точной идентификацией в экспоненциальной памяти.

arxiv arXiv cs.CL · 17 ч назад

SARA: Раскрытие многоязычных знаний в смеси экспертов через семантически закрепленную маршрутизацию

Архитектуры разреженной смеси экспертов (MoE) часто сталкиваются с трудностями при работе с языками с низким уровнем ресурсов из-за расхождения кросслингвистической маршрутизации, которое ограничивает совместное использование экспертов. Для решения этой проблемы исследователи предлагают SARA — фреймворк, который переносит специализированные возможности из высоко ресурсных языков-якорей на языки с низким уровнем ресурсов. SARA выравнивает внутренние распределения маршрутизации слоев MoE с помощью ограничения симметричного расхождения Дженсена-Шеннона, а не оперируя выходными логитами. Этот подход способствует механистической согласованности выбора экспертов для разных языков. Авторы оценили метод на двух больших языковых моделях (LLM) по пяти языкам с низким уровнем ресурсов и трем бенчмаркам. Результаты показывают, что SARA превосходит стандартное инструктивное обучение, достигая прироста +0,8% на Qwen3-30B-A3B и +1,2% на Phi-3.5-MoE-instruct для Global-MMLU. Эти выводы демонстрируют, что SARA эффективно устраняет узкие места производительности в контекстах с низким уровнем ресурсов.

arxiv arXiv cs.LG · 18 ч назад

Select-to-Act: Иерархическое обучение с подкреплением через адаптивное языковое руководство

В статье представлен HRLLI — иерархическая модель обучения с подкреплением, предназначенная для повышения эффективности выборки за счет использования инструкций на естественном языке. Рассматривается ограничение существующих подходов, которые рассматривают инструкции как статические входные данные, не учитывая их зависящую от этапа релевантность в сложных средах. Предлагаемый метод разбивает инструкции на последовательные элементы руководства, которые становятся релевантными на разных этапах взаимодействия. Сформулирована новая парадигма Select-to-Act, где высокоуровневая семантическая политика выступает в роли селектора наиболее релевантной части инструкции на основе текущего состояния. Это выбранное руководство обуславливает низкоуровневую политику, которая выполняет действия в среде, при этом обе политики обучаются одновременно для максимизации расширенных ожидаемых вознаграждений. Эксперименты на бенчмарке RTFM демонстрируют, что HRLLI последовательно превосходит сильные базовые методы RL с условием инструкции. Результаты подтверждают, что явное моделирование адаптивного выбора инструкций значительно повышает эффективность обучения с подкреплением.

arxiv arXiv cs.LG · 18 ч назад

Экономно активируемое обучение словарю связывает разреженность и хранение с генеративными моделями

В статье представлено экономно активируемое обучение словарю (PADL) — метод, накладывающий глобальную регуляризацию на количество активированных атомов словаря. Показано, что PADL эквивалентен оценке максимального апостериорного вероятности в рамках структурированной генеративной модели с вспомогательными латентными переменными. Эта эквивалентность позволяет вывести гарантии обобщения, которые трудно получить из исходной формулировки. Авторы дают аналитическую характеристику компромисса между разреженностью, стоимостью хранения и точностью реконструкции. Данная структура позволяет оценивать оптимальные гиперпараметры на основе данных без ручной настройки. На основе этой теоретической связи разработан эффективный и интерпретируемый алгоритм PADL. Экспериментальные результаты показывают улучшенную производительность реконструкции при сопоставимых уровнях разреженности на визуальных бенчмарках. Метод также демонстрирует практическую полезность в ускорении вывода для моделей "визия-язык".

arxiv arXiv cs.LG · 18 ч назад

ORBIT: Обучение без дообучения для многоатрибутивного поведенческого управления посредством ортогонального вращения подпространства

Авторы представляют ORBIT — метод, не требующий дообучения, для одновременного контроля нескольких поведенческих атрибутов в больших языковых моделях. Существующие техники активационного управления (activation steering) сталкиваются с трудностями при многоатрибутивном контроле из-за дисбаланса норм и направленной отмены при использовании наивного векторного суммирования. ORBIT решает эту проблему, конструируя совместное подпространство из плоскостей управления для каждого атрибута с помощью сингулярного разложения (SVD). Затем в этом подпространстве применяется единственное сохраняющее норму вращение к объединённому целевому направлению. Метод включает адаптивное посимвольное (per-token) гейтирование для выявления необходимых коррекций на каждой позиции и необязательное аддитивное усиление для слабых проекций. Для оценки подхода авторы представляют TraitFactory — бенчмарк, ориентированный на поведенческие тенденции, а не на поверхностный стиль. Эксперименты на моделях Llama-3.2-3B, Qwen-2.5-7B и Llama-3.1-8B демонстрируют, что ORBIT обеспечивает более сильное и сбалансированное управление по сравнению с базовыми методами, сохраняя при этом связность вывода.

arxiv arXiv cs.LG · 18 ч назад

Многосеточное обучение для генерации молекул с использованием графовых нейронных сетей

Авторы предлагают стратегию многосеточного обучения для решения проблем высоких вычислительных затрат и нестабильности, связанных с моделированием биохимических молекулярных систем на полном разрешении. Этот подход использует оптимизацию на низком разрешении для ускорения обучения на более высоких разрешениях за счет передачи параметров между различными дискретизациями. Для графовых представлений молекул метод последовательно передает параметры от грубого графа к все более мелким графам с помощью взвешенной случайной ходьбы при повышении детализации. В задачах генерации 3D-молекул структуры вокселизируются на нескольких разрешениях, что позволяет сначала предварительно обучить условный вариационный автоэнкодер (CVAE) на грубом разрешении. Затем совместимые по форме сверточные параметры передаются из грубой модели для инициализации CVAE с высоким разрешением. Численные эксперименты по генерации 3D-лигандов, обусловленной рецептором, демонстрируют, что данный метод ускоряет сходимость по сравнению с обучением с нуля. Кроме того, исследование показывает, что многосеточное обучение улучшает способность к обобщению в задачах генерации молекул.

arxiv arXiv cs.LG · 18 ч назад

HyperAdapter: Структурированная адаптация гиперребер для параметрически эффективной донастройки трансформеров зрения

Авторы предлагают HyperAdapter, новый метод параметрически эффективной донастройки, который адаптирует трансформеры зрения в пространстве гиперребер, а не в пространстве токенов. Существующие методы на основе адаптеров обычно выполняют независимую адаптацию для каждого токена, что игнорирует структурированные взаимосвязи и может приводить к избыточным обновлениям. HyperAdapter строит мягкий гиперграф над токенами ViT с использованием прототипно-базированных назначений, чтобы обеспечить группово-ориентированную адаптацию. Архитектура агрегирует признаки токенов в латентные представления гиперребер и применяет легковесную бутылочную адаптацию на уровне гиперребер. Затем обновления диффундируются обратно к отдельным токенам через структуру инцидентности гиперграфа, внедряя явную структурную индуктивную предвзятость. Масштабные эксперименты на разнообразных визуальных бенчмарках демонстрируют, что этот подход последовательно превосходит сильные базовые методы PEFT при сопоставимых бюджетах параметров. Результаты подчеркивают значительный прогресс в задачах, требующих структурированного рассуждения, и указывают на то, что выбор пространства адаптации является критическим аспектом для эффективного переноса.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

Смещенно-инвариантный оценитель дисперсии устраняет смение минимизации в оценке локального коэффициента обучения

Теория сингулярного обучения использует локальный коэффициент обучения для количественной оценки геометрии ландшафта потерь нейронных сетей, однако оценители на основе среднего значения энергии опираются на аддитивную базовую линию потерь. В фазах обучения вне равновесия это минимальное значение неизвестно, и его замена зашумленными потерями мини-пакетов вносит систематическое смещение минимизации. Авторы предлагают Смещенно-инвариантный оценитель дисперсии (SIVE) для структурного устранения этой неизвестной базовой линии с помощью оператора дисперсии. Комбинируя SIVE с коррекцией, полученной из закона полной дисперсии, метод отделяет геометрические флуктуации потерь от шума оценки. Контролируемые эксперименты на аналитически разрешимых учебных моделях демонстрируют, что SIVE восстанавливает ожидаемые геометрические сигналы при конечной температуре там, где терпят неудачу оценители с закрепленным средним значением. Примененный к глубоким нейронным сетям, SIVE служит надежным диагностическим инструментом для отслеживания структурных фазовых переходов на протяжении всего процесса обучения.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

P4IR: Обучение с подкреплением повышает эффективность систем автоматического контроля соответствия кода

Новая платформа P4IR решает проблему генерации несуществующих правил в системах автоматического контроля соответствия кода, основанных на больших языковых моделях. Этот двухэтапный подход сначала использует контролируемое тонкое дообучение для внедрения предметных знаний в модель. Затем применяется групповая относительная оптимизация политики (Group Relative Policy Optimization) для повышения точности генерируемых высокоуровневых каркасов кода. Метод достиг сокращений до 23,8% по расстоянию редактирования дерева и до 38,6% по посимвольному расстоянию Левенштейна по сравнению с базовыми вариантами контролируемого тонкого дообучения. Сравнительный анализ показывает, что P4IR превосходит ведущие модели, такие как Claude Opus, GPT-5.2 и Qwen-3-Max, в условиях нулевого показа (zero-shot). Кроме того, этап обучения с подкреплением обеспечил статистически значимое сокращение числа ложных срабатываний. Эта комбинация методов открывает путь к более надежным системам автоматического контроля соответствия кода.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

Асимптотическое восстановление подпространства сигнала в моделях с механизмом softmax-внимания

В данном исследовании рассматриваются теоретические принципы, лежащие в основе механизмов softmax-внимания, путем анализа стилизованной модели, в которой вектор запроса обучается с помощью стохастического градиентного восхождения. Авторы используют симметрию модели для вывода популяционной целевой функции и характеризуют предельное обыкновенное дифференциальное уравнение, управляющее динамикой обучения. Применяя инструменты теории стохастического приближения и теории динамических систем, они устанавливают строгую связь между стохастическим алгоритмом обучения и его детерминированным пределом. При подходящих предположениях о высокомерном масштабировании и стандартных условиях выбора шага исследования демонстрируют, что обученный вектор запроса сходится почти наверное к одномерному подпространству сигнала. Это сходство означает, что запрос асимптотически восстанавливает скрытое информативное направление с точностью до внутренней неоднозначности знака. Полученные результаты обеспечивают теоретическую основу для понимания механизма внимания как процедуры извлечения сигнала в высокомерных зашумленных средах.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

QeHDC: Вычисление гиперразмерности на основе квантово-усиленного связывания и построения суперклассов

Авторы предлагают QeHDC, новую архитектуру, расширяющую классическое вычисление гиперразмерности за счет использования квантовомеханических свойств для повышения вычислительной эффективности. Этот подход использует метод обучения в один проход, который применяет синусоидальное и квантовое кодирование для проецирования классических данных в амплитудные состояния квантовой системы. Ключевым нововведением является введение операции квантового связывания на основе опорного состояния, реализованной с помощью специфических квантовых схем. Кроме того, архитектура реализует стратегию генерации суперклассов на основе матрицы плотности, использующую разложение по собственным значениям для извлечения ключевых признаков квантового состояния. Эти механизмы обеспечивают более точные и устойчивые представления классов для задач классификации. Экспериментальные оценки на стандартных тестовых наборах данных демонстрируют превосходную производительность по сравнению с традиционными классическими и существующими квантово-усиленными методами. Результаты также подчеркивают устойчивость подхода к шумам и его вычислительную осуществимость, что указывает на практическую пользу для будущих парадигм, вдохновленных квантовыми технологиями.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

GaRA: Графово-осознанная генерация LoRA для улучшения LLM в графовых задачах

Графовые нейронные сети часто демонстрируют ограниченную переносимость из-за их тесной связи с специфичными для набора данных пространствами признаков, тогда как языковые модели обеспечивают гибкую обобщающую способность благодаря единому интерфейсу. Существующие методы адаптации языковых моделей к графовым задачам испытывают трудности с кодированием информации о полном графе, что может приводить к значительной потере информации и субоптимальному пониманию. Чтобы устранить это ограничение, авторы предлагают GaRA — новую модель генерации LoRA, учитывающую структуру графа (Graph-aware), которая реализует парадигму инъекции информации на уровне весов. Этот подход генерирует обновления весов, специфичные для задачи, при условии заданных исходных структур графов, позволяя им напрямую взаимодействовать со скрытыми представлениями. Метод ограничивает норму этих сгенерированных обновлений для внедрения информации о полном графе, избегая при этом смещения оптимизации, присущего стандартной генерации весов. Эмпирические исследования демонстрируют, что GaRA последовательно превосходит базовые методы в различных задачах обучения на графах в режиме zero-shot.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

Выход из ловушки дисперсии: Якоби-свободная динамика для двуровневой оптимизации поиска корней

Авторы выявляют критический недостаток, называемый "ловушкой дисперсии" (Variance Trap), который возникает при попытке свести стохастические задачи поиска корней к задачам минимизации с помощью квадратов невязок. Стандартные алгоритмы двуровневой минимизации требуют оценки гиперградиентов, включающих неявные якобианы, которые действуют как усилители шума в стохастических условиях. Чтобы решить эту проблему, статья формализует класс задач "Двуровневая оптимизация поиска корней" (Root-Finding Bilevel Optimization, RF-BO) как отдельный класс задач, позволяющий обойти эту патологическую ситуацию. Предложено решение без вычисления якобиана на основе стохастического приближения с двумя временными масштабами (Two-Time-Scale Stochastic Approximation, TTSA), которое обновляет параметры непосредственно вдоль ошибки поиска корня. Исследование предоставляет первые неасимптотические гарантии сходимости для TTSA в данной постановке при марковском шуме. Эксперименты показывают увеличение точности top-1 на 2,6% в SimCLR и ускорение сходимости в 17 раз в задаче управления нелинейными ОДУ по сравнению с базовыми методами. Кроме того, предложенная рамка обеспечивает значительно улучшенную стабильность энтропии в обучении с подкреплением и повышение качества на 11,1% в генеративном моделировании.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

RQ-TTSA: Распределенно-осозданная устойчивая биуровневая оптимизация с квантильно-управляемыми обновлениями Хубера

Авторы предлагают RQ-TTSA — фреймворк, учитывающий распределение, предназначенный для устранения нестабильности в биуровневой оптимизации, вызванной стохастическим шумом с тяжелыми хвостами. В отличие от существующих методов снижения дисперсии, опирающихся на краткосрочные проверки величины, этот метод использует буферы исторических градиентов для оценки скользящих квантилей и адаптивного обрезания в стиле Хубера. Такой подход сохраняет локальную геометрию оптимизации и строго ограничивает эффективную дисперсию при допущениях о невыпуклой сильно выпуклой функции и шуме с бесконечной дисперсией. Теоретический анализ выводит скорость сходимости O(T^(-(p-1)/(3p-2))), которая восстанавливает оптимальную зависимость от параметра тяжелых хвостов p. Эмпирические оценки на шести разнообразных задачах, включая бенчмарки компьютерного зрения и офлайн-обучение с подкреплением, демонстрируют стабильное превосходство над современными базовыми методами. RQ-TTSA устраняет всплески расхождения и обеспечивает устойчивую сходимость при пренебрежимо малых вычислительных накладных расходах примерно в 2,7 процента.

arxiv arXiv cs.LG · 19 ч назад

VRA-FedSGD: Снижение дисперсии в федеративном обучении для тяжёлых хвостов шума

Авторы предлагают VRA-FedSGD — алгоритм на основе снижения дисперсии, разработанный для федеративного обучения в средах с градиентным и коммуникационным шумом с тяжёлыми хвостами. Этот подход решает проблемы, характерные для крупномасштабного машинного обучения в беспроводных сетях и развертываниях Интернета вещей (IoT). Метод использует снижение дисперсии на основе импульса в сочетании с нелинейным отображением для смягчения градиентного шума с тяжёлыми хвостами. Он также применяет механизм агрегации со сниженной дисперсией для подавления коммуникационного шума с тяжёлыми хвостами. Для невыпуклых целевых функций VRA-FedSGD достигает скорости сходимости по среднему значению O(K^(-(p-1)/(2p-1))), где p — индекс хвоста. В смысле почти наверное достигается скорость Õ(K^(-(1-1/(p-ε))) для сильно выпуклых целевых функций, где ε — произвольно малая константа. Симуляционные эксперименты на логистической регрессии с реальными данными подтверждают эффективность алгоритма.

media r/LocalLLaMA · 20 ч назад

Gefen: готовая замена AdamW с заявленным снижением потребления памяти в 8 раз

Gefen позиционируется как готовая замена оптимизатора AdamW, предлагающая восьмикратное снижение использования памяти во время обучения. Проект включает репозиторий GitHub по адресу ndvbd/Gefen и соответствующую исследовательскую статью на arXiv под идентификатором 2606.13894. Эта публикация подчеркивает потенциал Gefen в оптимизации эффективности использования ресурсов для рабочих процессов машинного обучения. Предоставленные исходные материалы содержат прямые ссылки на техническую документацию и кодовую базу для дополнительной проверки. В доступном тексте не приводятся дополнительные метрики производительности или сравнительные бенчмарки.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Fed-CausalDiff: Разделенная синхронизация для распределенной симуляции действий

Fed-CausalDiff представляет федеративную систему каскадного диффузии, которая позволяет проводить симуляцию действий и оценку политик в распределенных средах. Она разделяет эволюцию скрытого состояния на глобальные и локальные компоненты, что позволяет достигать разделенной синхронизации, снижая стоимость передачи данных, при этом сохраняя точность каскадного вывода.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Устойчивые диффузионные модели через взвешенное удаление шума, основанное на расхождении

Новый метод обучения заменяет потерю MSE в диффузионных моделях на преобразование, основанное на f-расхождении, создавая устойчивый заместитель, который улучшает производительность при загрязнении данных. Метод использует локальные конструкции расхождения под гауссовым обратным ядром DDPM, что приводит к обучению по одномерной функции ошибки удаления шума, при ограниченных влияниях расхождений, подавляющих большие ошибки и повышающих стабильность.

arxiv arXiv cs.LG · 1 д назад

Введение температуры квантового измерения для стабилизации обучения гибридных квантовых нейронных сетей

Вводится управляемый масштабный параметр, называемый температурой квантового измерения (QMT), для пересчета выходов квантовых измерений в гибридных квантовых нейронных сетях. Этот подход уменьшает сжатие логитов, вызванное измерением, повышая величину градиента и стабильность во время обучения, не изменяя квантовую схему или операторы измерения. Эксперименты показывают улучшение разделения логитов, силы градиента и точности классификации в задачах классификации белков и изображений.