Value head — компонент модели, который оценивает ожидаемое качество ответа или действия, выдавая численную оценку полезности.
Определение
Value head — это дополнительный выход нейросети, который предсказывает количественную оценку состояния, ответа или действия. В задачах обучения с подкреплением он соответствует функции ценности (value function), а в современных языковых моделях его используют для оценки качества ответа, стабильности reasoning или соответствия заданным требованиям.
В архитектурах RLHF value head встроен в модель, чтобы оценивать «полезность» предложенного токена или последовательности. Эта оценка служит сигналом для оптимизации политики: модель учится выбирать варианты с более высоким значением.
Как работает
Value head представляет собой небольшой линейный блок (или серию блоков), подключённый к последнему слою трансформера. Он принимает скрытые представления (hidden states) и выдаёт скаляр — числовую оценку качества.
Основные этапы работы:
- модель генерирует скрытое представление состояния;
- value head анализирует это представление;
- выдаёт оценку ожидаемой награды или полезности;
- оптимизатор корректирует параметры модели, повышая ожидаемое значение ценности.
В RLHF value head не заменяет reward model — он обучается предсказывать ценность по данным, которые уже оценены reward model. Это ускоряет оптимизацию и делает обновления модели более стабильными.
Где применяется
- RLHF и настройка поведения больших языковых моделей.
- Policy optimization в задачах reinforcement learning.
- Actor–critic архитектуры.
- Оптимизация reasoning — оценка качества промежуточных шагов.
- Многоагентные системы с внутренней оценкой состояния.
- Модели с внутренним scoring для выбора лучших ответов.
Практические примеры использования
В RLHF value head обучается предсказывать оценку качества ответа, вычисленную reward model. Модель оптимизируется так, чтобы повышать предсказанное значение, тем самым корректируя проверяемое поведение.
В actor–critic системах value head используется критиком для оценки состояния. Актор выбирает действие, а value head помогает корректировать стратегию на основе ожидаемого вознаграждения.
В языковых моделях value head может применяться для ранжирования нескольких вариантов ответа, когда требуется выбрать наиболее качественный, устойчивый или релевантный.
В long-context задачах value head оценивает, насколько промежуточные шаги рассуждения приводят к улучшению или ухудшению итогового результата.
Ключевые свойства value head
- Скалярный прогноз — выдаёт одно число, отражающее оценку.
- Совместное обучение — обучается вместе с основной моделью.
- Гладкий градиентный сигнал — стабилизирует обновления политики.
- Связь с reward model — использует её оценки для обучения.
Проблемы и ограничения
- Чувствительность к reward shaping — неверная целевая функция искажает предсказания.
- Переобучение — value head может запомнить структуру данных вместо обобщения.
- Нестабильность — требует аккуратного баланса между политикой и функцией ценности.
- Зависимость от качества reward model — ошибки в наградной модели передаются в обучение.
Преимущества и ограничения
- Плюс: повышает стабильность RL-обучения.
- Плюс: уменьшает разброс оценок и колебания политики.
- Плюс: ускоряет оптимизацию по сравнению с чистым policy gradient.
- Плюс: полезен для внутреннего ранжирования и отбора вариантов.
- Минус: требует корректной настройки функции ценности.
- Минус: усиливает зависимость модели от качества разметки наград.
- Минус: может ограничивать исследовательские стратегии.
Связанные термины
- PPO
- Actor–critic
- Reward model
- Advantage estimation
- Reinforcement learning
- RLHF
- Policy gradient