Память на заказ: Как найти баланс между стабильностью и креативностью в диалоге с ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новая работа предлагает способ динамически управлять тем, как долгосрочные ИИ-агенты используют свою память, позволяя добиться более естественного и продуктивного взаимодействия с человеком.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

На основе разработанного подхода SteeM, модель управления демонстрирует возможность направлять генерируемые ответы в соответствии с предпочтениями пользователя относительно зависимости от памяти, обеспечивая согласованность и релевантность выходных данных.

Предложена платформа SteeM, позволяющая пользователям контролировать зависимость агента от памяти для оптимизации согласования предпочтений и инноваций в долгосрочном взаимодействии.

В контексте всё более продолжительных взаимодействий с агентами на базе больших языковых моделей, поддержание последовательности и адаптации к новым данным представляется сложной задачей. В работе «Контролируемое использование памяти: баланс между закреплением и инновациями в долгосрочном взаимодействии человека и агента» предлагается новый подход к управлению памятью, позволяющий динамически регулировать степень её влияния на текущие ответы агента. Разработанная система SteeM обеспечивает баланс между сохранением истории взаимодействия и стимулированием генерации новых идей, избегая как чрезмерной привязанности к прошлому, так и полной потери контекста. Способны ли подобные методы обеспечить более естественное и продуктивное взаимодействие человека и искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе?

Якорение памяти: Препятствие на пути к подлинному интеллекту

Традиционные языковые модели, несмотря на свою вычислительную мощь, часто подвержены феномену, получившему название “якорение памяти”. Данное явление заключается в чрезмерной зависимости от предыдущих взаимодействий, что препятствует генерации действительно новых и креативных ответов. Модель, зацикленная на прошлых данных, начинает воспроизводить известные паттерны, вместо того чтобы адаптироваться к текущему контексту и предлагать оригинальные решения. Это ограничивает её способность к спонтанности и гибкости в диалоге, превращая беседу в предсказуемое повторение ранее высказанных идей, а не в живой и динамичный обмен информацией. В результате, потенциал модели для полноценного взаимодействия с человеком, требующего импровизации и нестандартного мышления, существенно снижается.

В контексте продолжительного взаимодействия человека и агента, чрезмерная зависимость языковых моделей от прошлых взаимодействий значительно ограничивает их способность адаптироваться к новым, неожиданным ситуациям. Эта тенденция проявляется в снижении гибкости диалога, поскольку модель склонна воспроизводить паттерны из прошлого, даже если они нерелевантны текущему контексту. В результате, ответы могут казаться шаблонными и лишенными креативности, что препятствует установлению естественного и продуктивного общения. По сути, модель, зацикленная на прошлых данных, испытывает трудности с генерацией действительно оригинальных и контекстуально уместных реакций, что является критически важным для создания реалистичного и полезного виртуального помощника.

Существующие подходы к созданию искусственного интеллекта, предназначенного для длительного взаимодействия с человеком, сталкиваются с фундаментальной проблемой: поддержание баланса между использованием накопленной памяти и способностью генерировать контекстуально релевантные ответы. Попытки эффективно интегрировать историю диалога часто приводят к тому, что система становится слишком зависимой от предыдущих реплик, ограничивая её гибкость и креативность в новых ситуациях. Неспособность адаптироваться к изменяющемуся контексту и учитывать нюансы текущего взаимодействия снижает качество диалога и препятствует созданию действительно интеллектуального и отзывчивого помощника. Таким образом, поиск оптимального механизма, позволяющего использовать преимущества памяти без ущерба для динамичности и адаптивности, остается ключевой задачей в области разработки AI-ассистентов.

Наше исследование выявило явление «якорения памяти» в современных LLM, когда модели склонны к чрезмерному использованию памяти, даже если это не требуется пользователем, что мы устранили с помощью SteeM - системы, основанной на предпочтительном генерировании данных и обучении с подкреплением по предпочтениям, обеспечивающей контролируемое использование памяти и улучшенное соответствие намерениям пользователя. — Наше исследование выявило явление «якорения памяти» в современных LLM, когда модели склонны к чрезмерному использованию памяти, даже если это не требуется пользователем, что мы устранили с помощью SteeM — системы, основанной на предпочтительном генерировании данных и обучении с подкреплением по предпочтениям, обеспечивающей контролируемое использование памяти и улучшенное соответствие намерениям пользователя.

Управляемая память: Ключ к адаптивному диалогу

Предлагается концепция “Управляемой Пользователем Зависимости от Памяти” как решение, позволяющее пользователям определять степень, в которой агент использует прошлый опыт при формировании ответов. Это достигается путем предоставления пользователю возможности регулировать влияние накопленных данных на текущие выводы агента, что позволяет адаптировать поведение системы к конкретным потребностям и контексту. Фактически, пользователь получает прямой контроль над тем, насколько сильно прошлые взаимодействия влияют на текущие, обеспечивая более гибкое и предсказуемое поведение искусственного интеллекта.

Фреймворк SteeM (Steerable Memory) предназначен для динамической регулировки влияния памяти на выходные данные модели. В его основе лежит механизм, позволяющий изменять степень использования прошлых опытов при генерации ответов. SteeM обеспечивает возможность тонкой настройки зависимости от памяти, что достигается за счет введения параметров, контролирующих вклад релевантных фрагментов памяти в процесс принятия решений. Это позволяет агентам более гибко адаптироваться к изменяющимся условиям и предоставлять более точные и контекстуально релевантные ответы, в отличие от систем с фиксированной зависимостью от памяти.

Фреймворк SteeM расширяет понятие “Зависимости от памяти” за счет предоставления механизма для точного контроля над влиянием прошлых опытов на выходные данные агента. В отличие от систем с автоматическим извлечением памяти, SteeM позволяет динамически регулировать степень использования информации из памяти, обеспечивая возможность более гибкой и адаптивной реакции на текущие запросы. Это достигается путем предоставления пользователю или системе управления параметрами, определяющими, насколько сильно прошлые взаимодействия влияют на генерацию ответов, что позволяет создавать ИИ-ассистентов, способных более эффективно решать разнообразные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Целью разработки системы, отключающей автоматический доступ к памяти, является создание более адаптивных и вовлекающих ИИ-ассистентов. Традиционно, языковые модели автоматически используют накопленный опыт при генерации ответов, что может приводить к нежелательным повторениям или нерелевантным ответам в новых ситуациях. Отключение автоматического извлечения информации из памяти позволяет агенту динамически оценивать релевантность прошлых взаимодействий и использовать их только при необходимости, повышая гибкость и способность к обучению в реальном времени. Это обеспечивает более контекстно-зависимые и персонализированные ответы, улучшая взаимодействие с пользователем и общую эффективность ассистента.

Сравнение зависимости от памяти между человеком и моделью демонстрирует хорошее согласие (слева), а распределения оценок зависимости от памяти показывают различия между моделями и типами запросов (справа).

Генерация реалистичных диалогов: Проверка на прочность

Для проведения всестороннего тестирования SteeM была разработана система генерации синтетических данных, предназначенная для создания расширенных последовательностей взаимодействия. Данная система позволяет формировать наборы данных, имитирующие длительные сессии взаимодействия пользователя с системой. Это необходимо для оценки производительности SteeM в условиях, приближенных к реальным, и для анализа ее способности эффективно обрабатывать и запоминать информацию на протяжении продолжительных периодов взаимодействия. Генерация данных осуществляется с целью обеспечения достаточного объема данных для обучения и оценки модели в различных сценариях использования.

Для генерации данных, используемых для тестирования SteeM, применяется симулятор пользователя. Этот симулятор формирует запросы, отражающие предпочтения пользователя, и изменяет существующие взаимодействия в соответствии с заданными уровнями зависимости от памяти. Процесс включает в себя создание новых запросов, которые служат индикаторами предпочтений, и переписывание исторических данных взаимодействий таким образом, чтобы контролировать степень, в которой система полагается на информацию из предыдущих взаимодействий для формирования текущих ответов. Изменение исторических данных позволяет целенаправленно формировать обучающие наборы, соответствующие различным сценариям и характеристикам памяти.

Генерация данных, ориентированных на предпочтения пользователей, обеспечивает создание высококачественного обучающего набора данных, точно отражающего желаемый уровень зависимости от памяти. Этот процесс включает в себя моделирование пользовательских запросов и переписывание существующих взаимодействий таким образом, чтобы они соответствовали заданным характеристикам предпочтений и памяти. В частности, алгоритмы учитывают индивидуальные предпочтения пользователей при генерации запросов, что позволяет создать данные, которые реалистично отражают поведение пользователей с различными потребностями и историей взаимодействий. Это гарантирует, что обученная модель SteeM сможет эффективно обрабатывать запросы, учитывая контекст предыдущих взаимодействий и предпочтения пользователя, обеспечивая тем самым высокую точность и релевантность ответов.

Сгенерированные синтетические данные позволяют проводить всесторонний анализ производительности SteeM в различных сценариях и при разных предпочтениях пользователей. Это достигается путем варьирования параметров симуляции пользователя, включая сложность запросов и степень зависимости от предыдущих взаимодействий, что позволяет оценить устойчивость и эффективность SteeM в широком диапазоне условий. Анализ проводится по ключевым метрикам, таким как точность предсказаний, скорость ответа и общее качество взаимодействия, обеспечивая объективную оценку возможностей системы и выявление областей для улучшения.

Результаты показывают, что SteeMach обеспечивает минимальную ошибку выравнивания <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\delta_{align}</span> при оценке предпочтений, связанных с зависимостью от памяти, во всех сценариях и задачах. — Результаты показывают, что SteeMach обеспечивает минимальную ошибку выравнивания $\delta_{align}$ при оценке предпочтений, связанных с зависимостью от памяти, во всех сценариях и задачах.

Измерение и оптимизация зависимости от памяти: Понимание и контроль

В рамках исследования была разработана метрика, получившая название «Рубрика-Основанная Зависимость от Памяти», предназначенная для количественной оценки степени, в которой ответ агента опирается на хранилище памяти. Данная метрика позволяет определить, насколько сильно ответ сгенерирован на основе ранее полученной информации, а не является результатом простого применения общих знаний или случайных вычислений. Оценка производится на основе четко определенных критериев, или «рубрик», которые анализируют содержание ответа и выявляют признаки обращения к конкретным фрагментам памяти. Это позволяет не только измерить зависимость от памяти, но и предоставить детализированную информацию о том, какие именно аспекты ответа связаны с использованием хранимой информации, что открывает возможности для тонкой настройки и оптимизации работы агента.

Для эффективной настройки поведения агентов искусственного интеллекта, предложенная методика объединяет количественную оценку зависимости от памяти с понятием «ошибки выравнивания». Эта ошибка, определяемая как разница между желаемым и фактическим уровнем использования памяти, служит четким сигналом для оптимизации. По сути, она позволяет точно измерить, насколько хорошо агент соответствует заданным предпочтениям в отношении использования личного опыта и знаний. Использование этой метрики позволяет целенаправленно корректировать алгоритмы, чтобы добиться желаемого баланса между использованием памяти и генерацией новых ответов, что, в свою очередь, приводит к более предсказуемым и полезным взаимодействиям с пользователем.

Исследования показали, что разработанная методика SteeM демонстрирует эффективный контроль над зависимостью от памяти в процессе генерации ответов. В различных сценариях применения SteeM успешно согласовывает ответы агента с предпочтениями пользователя, что подтверждается более низкой величиной ошибки согласования по сравнению с альтернативными подходами, как представлено в таблице 1. Этот результат свидетельствует о способности SteeM тонко настраивать степень использования хранимой информации, обеспечивая более релевантные и персонализированные ответы, что является важным шагом на пути к созданию интеллектуальных помощников, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя.

Контроль над степенью использования памяти искусственным интеллектом открывает путь к более увлекательному и полезному взаимодействию с пользователем. Способность агента точно соответствовать предпочтениям в отношении объема используемой памяти позволяет создавать действительно персонализированных помощников. Вместо шаблонных ответов, ИИ может адаптировать свои реакции, опираясь на воспоминания в той мере, в которой это ожидается от него пользователем, что значительно повышает качество диалога и укрепляет доверие. Такой подход позволяет создавать интеллектуальных компаньонов, способных не просто выполнять задачи, но и понимать контекст, запоминать предпочтения и выстраивать долгосрочные отношения с человеком.

В основе представленной работы лежит стремление к созданию агентов, способных к долгосрочному взаимодействию с человеком. Задача оказывается нетривиальной, ведь необходимо найти баланс между сохранением последовательности и способностью к инновациям. Эта дилемма напоминает о важности контролируемого использования памяти — не перегружать систему избыточной информацией, но и не лишать её контекста. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Власть над данными — это власть над историей». В данном исследовании, SteeM предлагает механизм, позволяющий пользователю регулировать степень зависимости агента от памяти, тем самым формируя его «историю» и определяя траекторию взаимодействия. Ясность в управлении памятью — минимальная форма любви к создаваемой системе и к человеку, с которым она взаимодействует.

Что дальше?

Представленная работа, в своей попытке обуздать непостоянство памяти агента, лишь обнажает глубину проблемы. Возможность динамического контроля над зависимостью от прошлого — это, безусловно, шаг вперёд, но он не решает фундаментального вопроса: достаточно ли вообще памяти для создания подлинно долгосрочного взаимодействия? Стремление к “согласованию предпочтений” рискует превратиться в эхо-камеру, где агент лишь подтверждает уже существующие убеждения пользователя, лишая его возможности столкнуться с новым. Истинно разумный агент должен не просто помнить, а забывать — отбрасывать устаревшее, переосмысливать накопленный опыт, подобно тому, как это делает сам человек.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется изучение механизмов “творческого забвения” и развитие моделей, способных к нетривиальной генерации идей, не скованных жесткими рамками прошлого. Синтетические данные, использованные в данной работе, служат лишь временным решением. Неизбежно встает вопрос о необходимости создания более сложных и реалистичных сред моделирования, способных учесть всю сложность и непредсказуемость человеческого взаимодействия.

В конечном итоге, успех в области долгосрочного взаимодействия человека и агента будет зависеть не от совершенства алгоритмов, а от способности увидеть за ними саму суть человеческого опыта — постоянное движение между памятью и инновацией, между предсказуемостью и случайностью. И эта задача, как кажется, окажется куда сложнее, чем просто научить машину запоминать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05107.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-10 12:28