Nested Learning: Google решает проблему катастрофического забывания в AI

Google Research представила Nested Learning — новую парадигму машинного обучения, которая рассматривает модели как систему вложенных задач оптимизации разных уровней. Это концептуальный прорыв: впервые архитектура и алгоритм обучения объединены в единую структуру, что позволяет решить фундаментальную проблему современных больших языковых моделей — катастрофическое забывание при обучении на новых данных.

Почему непрерывное обучение — это блокирующая проблема для AI

Современные большие языковые модели достигли впечатляющих результатов, но их знания остаются статичными после завершения предварительного обучения. Модель либо ограничена контекстом входного окна, либо информацией, полученной во время начальной тренировки. Когда разработчики пытаются обучить модель на новых данных, происходит катастрофическое забывание — модель теряет эффективность на старых задачах, приобретая новые навыки.

Для бизнеса это означает, что каждое обновление модели требует полного переобучения с нуля, что стоит миллионы долларов в вычислительных ресурсах. Для исследований это означает, что AI-системы не могут адаптироваться к меняющемуся миру так, как это делает человеческий мозг через нейропластичность. Nested Learning атакует эту проблему фундаментально, переосмысляя саму природу того, как модели учатся.

Что такое Nested Learning и как это работает

Nested Learning исходит из радикальной идеи: архитектура нейронной сети и алгоритм её обучения — это не две разные вещи, а разные уровни одной и той же системы оптимизации. Каждый уровень имеет свой поток контекста (какую информацию он обрабатывает) и частоту обновления (как часто его параметры корректируются).

Представьте модель не как единый монолитный процесс, а как иерархию взаимосвязанных задач оптимизации:

Уровень 1 — Алгоритм обучения: Традиционно воспринимается как внешний процесс (градиентный спуск с обратным распространением). Nested Learning показывает, что сам процесс обучения можно смоделировать как ассоциативную память, которая учится отображать данные на локальные ошибки — меру того, насколько неожиданной была информация.

Уровень 2 — Архитектурные компоненты: Механизм внимания в трансформерах также является ассоциативной памятью, которая учится отображать токены в последовательности друг на друга. Это тот же класс задач оптимизации, что и на Уровне 1, но с другой частотой обновления.

Уровень 3+ — Расширяемые оптимизаторы: Nested Learning позволяет добавлять неограниченное количество уровней, каждый из которых оптимизирует предыдущий. Это создаёт систему непрерывного самосовершенствования.

Continuum Memory Systems: память как спектр обновлений

Одно из ключевых применений Nested Learning — создание Continuum Memory Systems (CMS), систем памяти, где каждый модуль обновляется с разной частотой, создавая спектр от кратковременной до долговременной памяти.

В стандартном трансформере есть только два типа памяти:

Кратковременная память: Механизм последовательности удерживает непосредственный контекст (входное окно).

Долговременная память: Feedforward-сети хранят знания, полученные во время предварительного обучения.

Continuum Memory Systems расширяют это до континуума модулей, каждый из которых специализируется на информации определённой временной шкалы. Это позволяет модели:

• Удерживать длинные контексты без линейного роста вычислительных затрат
• Приоритизировать важные воспоминания на основе их неожиданности
• Постепенно консолидировать информацию из кратковременной в долговременную память

Hope: само-

модифицирующаяся архитектура как доказательство концепции

Google создала Hope — модель, которая реализует принципы Nested Learning. Hope — это вариант архитектуры Titans (модели с долговременной памятью, которые приоритизируют воспоминания по степени неожиданности), но с ключевым отличием: Hope является самомодифицирующейся рекуррентной архитектурой с неограниченными уровнями контекстного обучения.

Что это означает на практике:

Самооптимизация: Hope может корректировать свою собственную память через саморефлексивный процесс. Это создаёт архитектуру с бесконечными, зацикленными уровнями обучения.

Интеграция CMS: Hope дополнена блоками Continuum Memory Systems для масштабирования на большие контекстные окна, что критично для задач с длинными последовательностями.

Глубокие оптимизаторы: Nested Learning позволила переосмыслить стандартные оптимизаторы (например, momentum-based). Вместо простого скалярного произведения для измерения сходства, Hope использует L2 regression loss (функция потерь регрессии), что делает оптимизатор более устойчивым к несовершенным данным.

Результаты экспериментов: где Hope превосходит конкурентов

Google провела тестирование Hope на нескольких ключевых бенчмарках, и результаты подтверждают эффективность Nested Learning:

Языковое моделирование и здравый смысл: Hope демонстрирует более низкую перплексию (метрика качества языковой модели) и более высокую точность по сравнению с современными рекуррентными моделями и стандартными трансформерами на публичных датасетах.

Длинный контекст (Needle-In-Haystack): Hope показывает превосходное управление памятью в задачах поиска информации в длинных последовательностях. Это доказывает, что Continuum Memory Systems обеспечивают более эффективный способ обработки расширенных контекстов.

Непрерывное обучение: Hope сохраняет производительность на старых задачах при обучении на новых данных — прямое доказательство того, что катастрофическое забывание можно смягчить или избежать полностью.

Интеграция знаний: Модель эффективно включает новую информацию без необходимости полного переобучения.

Вызовы и реалистичные ограничения

Nested Learning — это теоретический прорыв, но путь к практическому применению сопряжён с несколькими препятствиями:

Вычислительная сложность: Добавление множественных уровней оптимизации увеличивает вычислительные затраты. Google не раскрывает детали о том, насколько Hope дороже в обучении и инференсе по сравнению со стандартными трансформерами.

Интеграция в существующие системы: Большинство production-систем построены на архитектуре трансформеров. Переход на Nested Learning потребует переработки инфраструктуры, что создаёт высокий барьер для adoption.

Неопределённость масштабирования: Hope протестирована на моделях меньшего размера. Неясно, сохранятся ли преимущества при масштабировании до сотен миллиардов параметров, где начинают проявляться emergent abilities.

Открытость исследования: Статья опубликована на NeurIPS 2025, но код Hope пока не выложен публично. Это затрудняет независимую проверку и адаптацию сообществом.

Что это означает для бизнеса и разработки AI

Снижение стоимости обновлений моделей: Если Nested Learning масштабируется, компании смогут обновлять AI-системы без полного переобучения. Это радикально снизит стоимость поддержания актуальности моделей.

Персонализация без катастрофы: Enterprise AI часто требует адаптации к специфическим данным клиента. Nested Learning может позволить fine-tuning без риска потерять общие знания модели.

Длинный контекст без компромиссов: Continuum Memory Systems открывают путь к моделям, которые могут обрабатывать документы в миллионы токенов без линейного роста затрат. Это критично для анализа юридических контрактов, медицинских записей, научных публикаций.

Конкурентное давление на OpenAI и Anthropic: Если Google интегрирует Nested Learning в Gemini, это создаст давление на конкурентов, у которых нет аналогичной парадигмы для continual learning.

Сравнение с альтернативными подходами к continual learning

Nested Learning не единственная попытка решить проблему катастрофического забывания. Вот как она соотносится с другими методами:

Elastic Weight Consolidation (EWC): Метод, который защищает важные веса модели от изменений при обучении на новых задачах. Проблема: требует идентификации важных параметров, что вычислительно дорого и не всегда точно.

Progressive Neural Networks: Добавляют новые модули для каждой новой задачи, сохраняя старые замороженными. Проблема: линейный рост архитектуры с каждой новой задачей.

Memory Replay: Сохраняют примеры старых данных и периодически переобучаются на них. Проблема: требует хранения данных (проблемы с конфиденциальностью) и вычислительных затрат на replay.

Nested Learning: Объединяет архитектуру и оптимизацию в единую систему с множественными частотами обновления. Преимущество: не требует дополнительных хранилищ данных или защиты весов; система непрерывного обучения встроена в саму архитектуру.

Временная шкала: когда ждать практических реализаций

2025-2026 (сейчас): Публикация на NeurIPS 2025, исследовательские эксперименты. Ожидается, что Google и академическое сообщество будут экспериментировать с масштабированием Hope.

2026-2027: Возможная интеграция элементов Nested Learning в Gemini или экспериментальные модели Google. Первые enterprise pilot-проекты для задач с длинным контекстом.

2027-2028: Если результаты убедительны, ожидаются публичные API с моделями, поддерживающими continual learning. Конкуренты (OpenAI, Anthropic, Meta) могут выпустить собственные подходы.

2028 и далее: Если Nested Learning станет стандартом, это изменит экономику AI-разработки: модели станут self-improving системами, а не статичными артефактами.

Узнать больше

Источники информации