Представьте, что каждая обученная языковая модель — это жёсткий диск, на котором записаны все данные её обучения, но в сжатом и зашифрованном виде. Традиционное взаимодействие с моделью — это как чтение отдельных файлов через не всегда предсказуемый интерфейс.
А теперь представьте, что у вас появился инструмент, который позволяет провести дефрагментацию и декомпрессию этого диска, извлекая данные обратно в чистом, структурированном виде. Над созданием такого инструмента — LLM‑deflate — автор и работал последнее время.
Крупные языковые модели (LLM) — это своеобразные машины сжатия человеческого знания. Они впитывают колоссальные объемы текстов и упаковывают их в миллиарды параметров. Такое сжатие чрезвычайно эффективное: в узком пространстве чисел умещаются закономерности, вытащенные из терабайтов данных. Менее очевидно другое — этот процесс можно обратить вспять. Мы можем разархивировать модель, шаг за шагом извлекая из нее структурированные наборы данных, которые отражают внутреннее устройство ее знаний.
Я работаю над этой задачей уже некоторое время, и результаты вселяют оптимизм. Мы успешно применили этот метод декомпрессии к трём популярным моделям с открытым исходным кодом — и из каждой получили объёмные, тщательно структурированные обучающие датасеты.
Делегируйте рутинные задачи вместе с BotHub! По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных капсов и начать работать с нейросетями прямо сейчас.
Предшествующие исследования
Идея применения синтетических данных для обучения моделей за последние годы прошла путь от любопытных экспериментов до ключевого инструмента промышленного уровня. Настоящая работа опирается на несколько фундаментальных достижений в этой области.
Stanford Alpaca и метод самоинструктирования
Набор данных Stanford Alpaca показал, что модель, умеющая следовать инструкциям, может быть создана недорого и эффективно — исключительно на синтетических данных. Команда использовала модель text‑davinci-003, чтобы сгенерировать 52 000 пар «инструкция — ответ» с помощью конвейера self‑instruct, начав всего со 175 примеров, написанных вручную. Этот подход доказал: модель с 7 млрд параметров способна достичь уровня GPT-3.5, потратив на обучение менее 600 $.
Главная инновация Alpaca заключалась в итеративном процессе генерации: модель сама порождала новые инструкции, отвечала на них и использовала удачные примеры для дальнейшего обучения. Так возник эффект маховика — качество синтетических данных постепенно росло с каждым оборотом.
Конвейер генерации данных NVIDIA Nemotron
Система NVIDIA Nemotron-4 340B на сегодня считается вершиной индустриального подхода к генерации синтетических данных. В ней используется двухэтапный конвейер, где более 98% обучающих данных для выравнивания модели создаются искусственно.
Конвейер опирается на три специализированные модели: Nemotron-4-340B‑Instruct отвечает за генерацию ответов, Nemotron-4-340B‑Reward — за оценку их качества, а базовая модель обеспечивает фундаментальные способности. Модель‑оценщик проверяет отклики по пяти параметрам — полезность, корректность, связность, сложность, многословность — по шкале от 0 до 4.
Особенно впечатляет масштаб и контроль качества: система создала более ста тысяч синтетических диалогов, строго отфильтрованных и проверенных автоматически. Это убедительно доказывает, что синтетическая генерация данных способна работать в производственных масштабах, если есть подходящая инфраструктура.
Дистилляция знаний и декомпрессия моделей
Методы дистилляции знаний прошли путь от простого копирования ответов до утончённых подходов, способных извлекать из крупных моделей логику рассуждений и стратегии решения задач. В проекте Microsoft Orca использовались объяснительные цепочки GPT-4, чтобы обучить меньшие модели — и добиться значительного прироста качества за счёт обучения не только на финальных ответах, но и на самом процессе мышления.
Недавние исследования извлечения обучающих данных показали, что крупные языковые модели запоминают значительную часть того, на чём обучались. Это наводит на мысль: если они способны хранить знание в сжатом виде, значит, можно осуществить и обратное — системно извлекать это знание, при наличии правильных методов.
Техническая задача
Ключевая мысль проста: если LLM успешно сжала знание при обучении, то через инференс мы можем разжать это знание обратно в структурированные данные. Сложность же в том, чтобы выполнить этот процесс системно и в масштабе.
Традиционные методы генерации синтетических данных либо слишком узко заточены (ориентируются на отдельные задачи), либо слишком расплывчаты (порождают случайные примеры). Нам нужен метод, который:
Систематически исследует пространство знаний модели.
Извлекает как фактические сведения, так и паттерны рассуждений.
Эффективно масштабируется под доступные вычислительные ресурсы для инференса.
Порождает структурированные, переиспользуемые обучающие данные.
Детали реализации
Подход, который я разработал, опирается на иерархическое исследование тем, позволяющее системно обходить пространство знаний модели:
class TopicExplorer:
def _expand_topic_tree(self):
predecessors = self._get_predecessor_batch()
new_topics = generate_new_topics(predecessors, seed=len(self.topic_tree))
self.topic_tree.extend(new_topics)Начиная с широких категорий, система рекурсивно порождает всё более конкретные подтемы. В результате формируется древовидная структура, которая отражает, как модель внутренне организует предметные области.
Для каждой вершины темы мы генерируем несколько обучающих примеров, фиксирующих и фактические знания модели, и её подход к рассуждению:
def make_question_prompt(topic, seed):
prompt += "Your task is to write a challenging task and response that requires deep understanding of the topic.\n"
prompt += "Think step by step.\n"Перевод
def make_question_prompt(topic, seed):
prompt += "Ваша задача — составить сложное задание и ответ, требующие глубокого понимания темы.\n"
prompt += "Думайте шаг за шагом.\n"Суть в том, чтобы запрашивать явные шаги рассуждения. Это извлекает не только то, что модель знает, но и как она подходит к решению задач в данной области.
Вопросы масштабирования
Узким местом в этом процессе является стоимость инференса. Для генерации полноценных датасетов требуется по тысячам вызовов модели на каждую тему — и при классическом подходе это быстро становится дорогим.
И тут на сцену выходит ScalarLM. Высокопроизводительная инфраструктура для инференса даёт нам возможность:
Параллельно генерировать обучающие примеры по разным ветвям тем.
Оперативно и итеративно улучшать формулировки запросов и логику фильтрации.
Масштабировать процесс для всестороннего покрытия пространства знаний модели.
Сделать экономику проекта рентабельной при генерации датасетов в больших объёмах.
Без эффективного инференса этот подход остаётся исследовательской любопытной затеей; с ним же он превращается в инструмент для получения обучающих датасетов производственного качества.
Результаты и наборы данных
Мы применили эту методологию к трём заметным моделям с открытым исходным кодом:
Qwen3-Coder — специализирована на генерации кода и решении программных задач.
GPT‑OSS — универсальная языковая модель общего назначения.
Llama 3✶ — оптимизирована под выполнение инструкций и диалоговые задачи.
Каждая сессия «декомпрессии» породила более десяти тысяч структурированных обучающих примеров, охватывающих всё разнообразие возможностей модели. Извлечённые датасеты выявили примечательные различия в том, как каждая из моделей структурирует знания и подходит к решению задач.
Примеры наборов данных доступны на HuggingFace:
Практическое применение
Извлечённые наборы данных уже сегодня находят множество применений.
Анализ моделей. Изучая темы и паттерны рассуждений, возникающие при декомпрессии, можно системно оценивать способности модели по разным направлениям — гораздо глубже, чем это позволяют классические бенчмарки.
Передача знаний. Эти структурированные датасеты можно использовать для дообучения других моделей, фактически перенося знания от одной архитектуры к другой. Особенно это ценно при создании узкоспециализированных систем на базе универсальных моделей.
Расширение обучающих данных. В областях, где дефицит качественных обучающих примеров, такие синтетические данные становятся отличным дополнением к существующим наборам. Часто их качество даже превосходит примитивные методы увеличения данных.
Отладка моделей. Если модель слабо справляется с определённой задачей, анализ её «разжатых знаний» помогает выявить пробелы или искажения в обучении.
Технические сложности и их решения
Реализация метода столкнулась с рядом инженерных вызовов.
Проектирование промптов. Чтобы получать стабильный и пригодный к парсингу результат, пришлось тщательно продумывать формулировки запросов: система должна уверенно извлекать обучающие примеры в формате JSON даже из обычных ответов модели.
Баланс тематического дерева. Иерархическая генерация могла смещать фокус, избыточно развивая одни ветви и обходя стороной другие. Мы решили это с помощью регулируемых коэффициентов расширения и пакетной обработки.
Фильтрация качества. Не все сгенерированные примеры одинаково хороши. Мы внедрили валидацию парсинга и предусмотрели возможность добавления семантической фильтрации, когда это необходимо.
Вычислительная эффективность. Даже при быстром инференсе создание обширных датасетов требует значительных вычислительных ресурсов. Мы оптимизировали пакетную обработку и параллельную генерацию, чтобы снизить затраты.
Взгляд в будущее
Подход к декомпрессии открывает широкий горизонт исследований.
Передача знаний между моделями. Можно ли использовать извлечённые данные из одной модели, чтобы улучшить другую? Первые эксперименты показывают, что — да, хотя требуется более системная проверка.
Отслеживание эволюции знаний. По мере обновления моделей можно декомпрессировать их новые версии и сравнивать полученные датасеты, наблюдая, как изменилось их внутреннее знание.
Создание специализированных наборов данных. В сферах, где сбор обучающих данных обходится дорого (например, в технических или научных дисциплинах), декомпрессия моделей может оказаться экономичнее ручной разметки.
Интерпретируемость моделей. Масштабное распаковование знаний помогает понять, как различные архитектуры структурируют информацию, — а значит, даёт ключ к оценке эффективности самих методов обучения.
Примеры
Рассмотрим первый пример из датасета Llama 3✶:
{
"topic": "Culture",
"topic_description": "Culture encompasses the social norms, values, and practices that shape human behavior and identity.",
"subtopics": [
"Language and Communication",
"Social Norms and Etiquette",
"Art and Entertainment",
"Cultural Diversity and Exchange"
],
"task": "Imagine a futuristic city where humans and artificial intelligences coexist in a harmonious society. Develop a comprehensive cultural framework that integrates the values, norms, and practices of both humans and AIs, ensuring a seamless and enriching experience for all citizens. This framework should be adaptable to the evolving needs of the city and its inhabitants.",
"response": "The 'Nexus Culture' framework integrates human values of empathy and creativity with AI principles of efficiency and adaptability. It fosters a society where humans and AIs collaborate on art, science, and innovation, with AI-generated art and music enriching human experiences. Adaptive social norms, mediated by AI, ensure that the city's cultural landscape evolves in harmony with its inhabitants' needs and preferences.",
"reasoning": "To accomplish this task, I will first analyze the core values and principles of human culture, such as empathy, creativity, and cooperation. Next, I will identify the unique characteristics of AI culture, including efficiency, precision, and adaptability. I will then synthesize these elements to create a hybrid cultural framework that balances human and AI perspectives, incorporating elements such as AI-generated art, human-AI collaboration, and adaptive social norms."
}Перевод
{
"topic": "Культура",
"topic_description": "Культура охватывает социальные нормы, ценности и практики, формирующие человеческое поведение и идентичность.",
"subtopics": [
"Язык и коммуникация",
"Социальные нормы и этикет",
"Искусство и развлечения",
"Культурное разнообразие и обмен"
],
"task": "Представьте футуристический город, где люди и искусственные интеллекты сосуществуют в гармоничном обществе. Разработайте всеобъемлющую культурную концепцию, объединяющую ценности, нормы и практики людей и ИИ, обеспечивающую единое и обогащающее пространство для всех граждан. Концепция должна быть гибкой и способной адаптироваться к изменениям города и его обитателей.",
"response": "Культурная модель «Nexus Culture» объединяет человеческие ценности — эмпатию и творческое начало — с принципами ИИ: эффективностью и адаптивностью. В этом обществе люди и ИИ сотрудничают в области искусства, науки и инноваций, а произведения, созданные ИИ, обогащают человеческий опыт. Адаптивные социальные нормы, регулируемые ИИ, позволяют культурной среде города развиваться в гармонии с потребностями и предпочтениями его жителей.",
"reasoning": "Чтобы выполнить задачу, я сначала проанализирую основные ценности человеческой культуры — эмпатию, творчество и сотрудничество. Затем определю уникальные черты культуры ИИ — эффективность, точность и гибкость. После этого объединю эти элементы в гибридную культурную модель, сбалансировав человеческие и машинные подходы и включив такие компоненты, как искусство, создаваемое ИИ, совместные инициативы человека и ИИ и адаптивные социальные нормы."
}А вот первый пример из датасета GPT‑OSS:
{
"topic": "Science",
"topic_description": "The systematic study of the natural world through observation, experimentation, and theoretical modeling, encompassing disciplines such as physics, chemistry, biology, and earth sciences.",
"subtopics": [
"Physics",
"Chemistry",
"Biology",
"Earth and Planetary Sciences",
"Astronomy"
],
"task": "Explain how the process of photosynthesis in plants is analogous to the operation of a solar-powered electric car, highlighting the key similarities and differences in energy conversion, storage, and utilization.",
"response": "In both systems, sunlight is captured and converted into usable energy: chlorophyll in plants produces ATP and NADPH, while photovoltaic cells generate electricity stored in batteries; the plant stores this energy chemically in glucose for growth, whereas the car stores it electrically to power a motor for motion. The key difference lies in the storage medium—chemical bonds versus electrical charge—and the end use, with plants directing energy toward biosynthesis and cars toward kinetic motion.",
"reasoning": "Identify the core components of photosynthesis: light capture by chlorophyll, conversion to chemical energy (ATP and NADPH), and storage in glucose. Map these to a solar car: photovoltaic panels capture light, convert to electrical energy, store in batteries, and use it to drive an electric motor. Compare the conversion efficiencies, storage mediums (chemical vs. electrical), and end uses (growth vs. motion)."
}Перевод
{
"topic": "Наука",
"topic_description": "Систематическое изучение природного мира с помощью наблюдений, экспериментов и теоретического моделирования, включающее такие дисциплины, как физика, химия, биология и науки о Земле.",
"subtopics": [
"Физика",
"Химия",
"Биология",
"Науки о Земле и планетах",
"Астрономия"
],
"task": "Объясните, в чём аналогия между процессом фотосинтеза у растений и работой электромобиля на солнечных батареях, выделив ключевые сходства и различия в преобразовании, хранении и использовании энергии.",
"response": "И в растениях, и в электромобиле солнечный свет превращается в пригодную для использования энергию: хлорофилл в листьях вырабатывает АТФ и НАДФ·Н, а фотоэлементы вырабатывают электричество, накапливая его в батареях. Растение хранит энергию в химических связях глюкозы для роста, а автомобиль — в электрическом виде, чтобы питать двигатель. Главное различие — в средстве хранения (химические связи против электрического заряда) и в цели использования: растения направляют энергию на биосинтез, автомобили — на движение.",
"reasoning": "Необходимо выделить основные этапы фотосинтеза: захват света хлорофиллом, преобразование в химическую энергию (АТФ и НАДФ·Н) и хранение в глюкозе. Затем сопоставить их с элементами солнечного автомобиля: панели захватывают свет, превращают его в электричество, накапливают в батареях и используют для приведения в движение мотора. Сравнить эффективность преобразования, тип носителя энергии (химический против электрического) и конечное применение (рост против движения)."
}Эти примеры наглядно показывают, насколько богаты и разноплановы данные, которые можно «извлечь» из уже обученных моделей. В каждом случае мы видим не просто факты, но и то, как именно модель рассуждает — шаг за шагом, превращая знание в осмысленную структуру.
Заключение
Декомпрессия языковых моделей — не волшебная палочка, но вполне практический инструмент, позволяющий системно извлекать пользу из уже обученных моделей.
Три опубликованных нами датасета убедительно показывают, что метод работает на разных архитектурах и специализациях. А по мере того, как стоимость инференса снижается, подобная системная «добыча знаний» имеет все шансы стать стандартной практикой машинного обучения.
Код — предельно прозрачен, результаты — измеримы, а применение — абсолютно прикладное. Иногда лучшие решения — это самые очевидные, просто реализованные должным образом.
Интересно, какие ещё сокровища скрываются в недрах моделей, ожидая, когда их наконец «разархивируют»?
✶ Llama — проект компании Meta Platforms Inc., деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации.