SOSM: графовая архитектура, которая пытается забыть про трансформеры

Когда архитектура выглядит как научный эксперимент, а не продукт

Трансформеры правят миром уже почти десять лет. Модели вроде GPT-4, Claude 3.5 и их свежих версий 2025-2026 годов стали стандартом де-факто. Но параллельно с этим тихий научный бунт продолжается. State Space Models (Mamba и её наследники), рекуррентные архитектуры, странные гибриды - все пытаются найти дыру в броне self-attention.

SOSM (Self-Organizing State Model) - один из самых радикальных экспериментов в этой нише. Не очередной патч к трансформеру, а попытка построить модель с нуля на графовых нейронных сетях. Авторы выложили три репозитория с исходным кодом в 2024-2025 годах и... почти пропали. Типичная история незавершённого исследования.

Что такое SOSM на самом деле (без маркетинга)

Представьте, что у вас есть не последовательность токенов, а граф. Каждый узел - это некий семантический концепт. Рёбра между узлами - отношения между концептами. Модель учится не предсказывать следующий токен, а эволюционировать состояние этого графа во времени.

Основные компоненты из трёх репозиториев:

• Semantic representation module - строит граф из входных данных
• Temporal pattern learner - учит временные паттерны эволюции графа
• Hierarchical self-learning - добавляет иерархическую структуру (что-то вроде многоуровневого внимания, но для графов)

В теории это должно давать несколько преимуществ:

Разбор кода: где обещанная магия и где реальность

Открываем репозиторий Semantic representation. Ожидаешь увидеть сложную графовую нейросеть. Видишь... странный микс из GNN (Graph Neural Networks) и старых добрых эмбеддингов.

Ключевой класс GraphBuilder делает примерно следующее:

# Упрощённая схема из исходников SOSM
class GraphBuilder:
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, max_nodes=512):
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.node_encoder = GNNLayer(embedding_dim, hidden_dim=256)
        self.relation_predictor = nn.Linear(512, 3)  # три типа отношений
    
    def build_from_sequence(self, token_ids):
        # 1. Получаем эмбеддинги токенов
        embeddings = self.embedding(token_ids)
        
        # 2. Создаём начальные узлы графа
        nodes = self.node_encoder(embeddings)
        
        # 3. Предсказываем рёбра между узлами
        relations = []
        for i in range(len(nodes)):
            for j in range(i+1, len(nodes)):
                pair = torch.cat([nodes[i], nodes[j]])
                rel_type = self.relation_predictor(pair)
                if rel_type.argmax() > 0:  # есть связь
                    relations.append((i, j, rel_type.argmax()))
        
        return Graph(nodes, relations)

Проблема номер один: квадратичная сложность при построении рёбер. O(n²) для n узлов. Для контекста в 8192 токена (стандарт для современных моделей в 2026 году) это 67 миллионов пар. Даже с оптимизациями - дорого.

Temporal pattern learner выглядит интереснее. Здесь авторы пытаются уйти от последовательного обновления состояний как в RNN:

class TemporalLearner:
    def evolve_graph(self, graph, num_steps=5):
        """Эволюционируем граф на несколько временных шагов"""
        current = graph
        for _ in range(num_steps):
            # Параллельное обновление всех узлов
            new_node_states = self.gru_cell(
                current.nodes,
                self.aggregate_neighbors(current)
            )
            # Обновляем только узлы, рёбра остаются
            current = Graph(new_node_states, current.edges)
        return current

Здесь есть рациональное зерно. Вместо того чтобы обрабатывать токены строго слева направо (как в классических RNN) или все сразу (как в трансформерах), модель учит "ритм" обновления графа. Некоторые узлы обновляются чаще, некоторые реже - в зависимости от их центральности в графе.

Сравнение с альтернативами: почему не Mamba и не трансформеры

Главная проблема SOSM в 2026 году - отсутствие доказательств масштабирования. Все современные архитектуры проходят через один и тот же ритуал: показать scaling laws. Mamba показала, что масштабируется почти как трансформеры. GFN v2.5.0 доказала эффективность на длинных контекстах. SOSM осталась на уровне proof-of-concept.

Интерпретируемость: единственное реальное преимущество

Вот где SOSM могла бы выстрелить. Представьте, что вместо того чтобы гадать, почему модель выдала определённый ответ (как в чёрном ящике трансформеров), вы можете посмотреть на граф:

• Какие концепты активировались?
• Как они связаны между собой?
• Как граф эволюционировал от вопроса к ответу?

Для задач, где объяснимость критична - медицинская диагностика, юридический анализ, научные исследования - это потенциально прорыв. Но... для этого нужны работающие модели. А их нет.

Можно ли собрать что-то рабочее из исходников?

Технически - да. Практически - нет смысла.

Проблемы, с которыми столкнётесь:

1. Неполный код. Три репозитория не складываются в целостную систему. Нет training loop, нет данных preprocessing, нет конфигураций для разных размеров моделей.
2. Устаревшие зависимости. Код написан под PyTorch 1.x версий. Попытка запустить на актуальном PyTorch 2.3+ (на 2026 год) вызывает кучу ошибок.
3. Нет бейзлайнов. Не с чем сравнивать. Авторы не предоставили даже простых сравнений с GPT-2 или другими маленькими моделями.

Если очень хочется поиграться - можно попробовать собрать мини-версию для датасета вроде AG News. Но готовьтесь потратить неделю на отладку и адаптацию.

Перспективы на 2026 год: есть ли шанс у графовых архитектур?

Графовые нейронные сети не умерли. Они просто переместились в нишевые применения:

• Молекулярное моделирование (AlphaFold 3 использует гибридные подходы)
• Анализ социальных сетей
• Рекомендательные системы

Но для языкового моделирования графы пока проигрывают. Причины:

Язык по своей природе линейный (последовательность символов). Да, есть синтаксические деревья, семантические графы. Но вход в модель - всегда последовательность. Преобразование последовательности в граф - дополнительный шаг с потерями информации.

Более перспективный путь - гибридные архитектуры. Например, трансформер для обработки последовательности плюс графовый модуль для хранения долговременных знаний. Что-то похожее пытаются сделать в LoopCoder для генерации кода, где структура программы естественно ложится на графы.

Кому стоит копать в сторону SOSM?

Только трём типам людей:

1. Аспирантам в области ML, ищущим тему для диссертации. SOSM - непаханое поле. Можно взять идею, переработать реализацию и получить публикацию.
2. Исследовательским отделам крупных компаний, которые могут позволить себе вычислительные эксперименты без immediate ROI. Google, Meta, Microsoft - у них есть ресурсы проверить, масштабируется ли подход.
3. Энтузиастам интерпретируемого ИИ, которые готовы пожертвовать производительностью ради понимания того, как модель думает. Для них SOSM - источник идей, а не готовое решение.

Если же вам нужна рабочая модель здесь и сейчас - смотрите в сторону State Space Models или улучшенных трансформеров. Или решайте конкретные задачи вроде комбинаторной оптимизации, где графы действительно естественны.

Итог: SOSM - красивый академический эксперимент, замороженный на полпути. Код есть, но это сырая глина, а не скульптура. Идеи интересные, но до практического применения светит лет пять тяжёлой работы. В мире, где каждую неделю выходят новые версии коммерческих LLM, это почти приговор.

Но именно такие эксперименты двигают науку вперёд. Даже если 99% из них умрут, оставшийся 1% изменит всё. Просто не ждите, что SOSM войдёт в этот процент.