Stop Making Models Bigger, Make Them Behave — Kobie Crawford, Snorkel (Рубрика #AI)

Посмотрел 20-минутный доклад Kobie Crawford из Snorkel AI с конференции AI Engineer London (10 апреля 2026). Это редкий доклад, который идет против привычного «новая модель больше и умнее». Главная мысль простая и неудобная для гонки параметров: возможности модели ограничены не столько архитектурой и числом параметров, сколько качеством данных и задач, на которых она дообучалась. А для агентов, которые ходят в инструменты, узкое место часто не reasoning, а tool discipline - дисциплина обращения с инструментами.

Самый показательный пример - финансовый анализ с tool use. По материалам Snorkel, дообученная reinforcement learning'ом Qwen3-4B обошла Qwen3-235B при разнице в размере примерно 1/60. На их бенчмарке SnorkelFinance маленькая модель набрала 59.7% против 51.37% у большой (цифры из других публикаций Snorkel). Среда для обучения - FinQA: RL-окружение из 290 экспертных вопросов по 22 публичным компаниям, сделанное вместе с командой rLLM из UC Berkeley и выложенное в OpenEnv. По заявлению авторов, один прогон стоил меньше $500 на 8xH100 и удваивал pass@1.

Что значит tool discipline на практике. Большие генералисты отлично рассуждают, но плохо дисциплинированы в инструментах: галлюцинируют имена колонок, игнорируют ограничения схемы и генерируют SQL, который возвращает бессмысленный результат. Лечится это не большей моделью, а привычками - сначала исследовать таблицы и схему, валидировать данные перед следующим шагом, ретраить и само-исправляться при ошибке. Маленькую модель именно этому и научили через RL.

Дальше доклад обобщает это в идею, которую Snorkel называет task fidelity: не все обучающие задачи одинаково полезны. Они вводят четыре критерия приемки
1) achievability (решаема)
2) non-triviality (нетривиальна)
3) functional correctness (решение реально работает)
4) reliability (оценка воспроизводима)
По их данным, дообучение на «хороших» задачах дало +6.2 п.п. к доле проходящих тестов, а на «плохих» - всего +1.1: примерно пятикратная разница только за счет качества данных.

Отдельно отмечу, что все это рассказ по материалами Snorkel - компании, которая продает курирование данных, так что интерес у нее прямой. Бенчмарк свой, домен узкий (финансовый tool use поверх SQL), и переносимость на другие агентные задачи - открытый вопрос.

Но если поверить ребятам на слово, то кажется, что маленькая дообученная модель с хорошим окружением и дисциплиной обращения с инструментами может оказаться дешевле и надежнее гиганта - особенно там, где агент работает со схемами и API. Для AI4SDLC это прямой сигнал: вкладываться не только в выбор модели, но и в качество задач и в guardrails, по которым агент ходит в инструменты.

P.S.
Я уже разбирал доклад на похожую тему "Everything I Learned Training Frontier Small Models - Maxime Labonne, Liquid AI"

#AI #AI4SDLC #Engineering #Research #Agents #Data #Software