Преждевременные похороны классического ИИ: почему масштабирование обучения снова в моде
Весь прошлый год индустрия настойчиво прощалась с традиционными методами обучения нейросетей. Казалось, эпоха классического наращивания мощностей прошла, но реальность подготовила сюрприз: старые методы готовят масштабное возвращение.
Миф о тупике «первого закона»
Долгое время доминировало мнение, что подход, лежащий в основе оригинального ChatGPT — так называемый первый закон масштабирования — исчерпал себя. Эксперты пророчили, что дальнейший прогресс возможен только через обучение с подкреплением (метод «проб и ошибок»).
Это убеждение оказалось преждевременным. Даже лидеры рынка, включая OpenAI, столкнулись с последствиями недооценки классического пре-трейнинга (предварительного обучения). В 2026 году нас ждет ренессанс имитационного обучения, и этот тренд станет определяющим при выборе ИИ-инструментов и стратегий инвестирования.
Две стратегии эволюции интеллекта
Существует два фундаментальных пути развития моделей: наращивание «массы» системы (ее параметров) или увеличение времени, которое она тратит на генерацию ответа («раздумья»).
Несмотря на кажущуюся динамичность, архитектура современных нейросетей остается консервативной. В их основе лежат те же принципы, что и десятилетие назад. Основная разница между лидерами рынка заключается не в уникальных алгоритмах, а в качестве данных и объеме вычислительных бюджетов.
Анатомия трансформеров: внимание и память
Архитектура современных LLM базируется на двух ключевых компонентах:
- Механизмы внимания (Attention layers): Помогают модели находить связи между словами в контексте. Именно благодаря им ИИ понимает, что в длинном абзаце местоимение «он» относится к конкретному персонажу, упомянутому ранее.
- Слои долгосрочной памяти (MLP): Своеобразный архив знаний. Если модель узнает в тексте историческую личность без прямого упоминания имени, это заслуга MLP-слоев, накопивших информацию в процессе обучения.
Процесс работы модели можно сравнить с последовательным синтезом знаний: она комбинирует текущий контекст с накопленным опытом, чтобы предсказать наиболее логичное продолжение фразы.
Закон №1: Экстенсивный рост
Первый закон масштабирования опирается на обучение через имитацию. Модели скармливают невообразимые массивы данных, чтобы она научилась копировать человеческую логику и стиль.
Для качественного скачка требуется кратное увеличение двух показателей:
1. Объема обучающих выборок.
2. Количества параметров модели.
Современные затраты на обучение достигают 10²⁷ операций (один октиллион FLOPs). Чтобы обучить модель с 5 триллионами параметров, нужно пропустить через нее объем текста, эквивалентный миллионам книжных библиотек. Когда GPT-4.5 не показала ожидаемого прорыва, многие решили, что этот путь ведет в тупик, а Илья Суцкевер и вовсе констатировал смерть классического масштабирования.
Закон №2: Когнитивные усилия при выводе
Альтернативный подход предложил давать моделям «время на раздумья». Вместо мгновенного ответа система выстраивает цепочку рассуждений, декомпозируя сложную задачу на простые шаги.
Это привело к созданию «рассуждающих моделей» (reasoning models), ярким представителем которых стала OpenAI o1. Суть второго закона в том, что эффективность ИИ растет пропорционально вычислительным ресурсам, затраченным непосредственно в момент формирования ответа.
Такой подход позволил даже компактным моделям конкурировать с гигантами в задачах на логику и программирование.
Процесс против результата: ловушка имитации
Истинный интеллект определяется не правильностью ответа, а методом его получения. Модели часто попадают в «ловушку запоминания» — они выдают верный результат просто потому, что видели его в обучающих данных, не понимая сути процесса.
Настоящим индикатором «внутреннего интеллекта» является тест одиночного прохода: способность решить задачу без вывода промежуточных рассуждений на экран. Если модель лишить возможности «думать вслух», её результативность в сложных задачах часто падает, что обнажает пробелы в базовых знаниях.
Кризис превосходства OpenAI
В то время как Google с моделью Gemini и Anthropic с Claude демонстрируют стабильный рост «фундаментального» интеллекта, OpenAI, похоже, чрезмерно увлеклась вторым законом. Это привело к тому, что их базовые модели стали слабее в задачах, требующих быстрой реакции и широкой эрудиции без глубоких раздумий.
Сегодня Gemini зачастую превосходит ChatGPT в динамичных сценариях работы именно за счет более качественного предварительного обучения.
Протестировать возможности ведущих нейросетей и выбрать подходящую для своих задач можно через BotHub. Сервис предоставляет удобный доступ к топовым моделям без необходимости использовать VPN.
Оплата доступна российскими картами, а по специальной ссылке можно начать работу с приятным бонусом:
Получите 100 000 бесплатных токенов для ваших задач при регистрации по этой ссылке!
Возвращение к истокам
Исследователи из OpenAI и Google DeepMind признают: акцент снова смещается на пре-трейнинг. Это означает новый виток гонки вооружений в строительстве дата-центров.
Для рынка это сулит несколько важных трендов:
1. Экспертная разреженность (MoE): Создание гигантских моделей, которые используют лишь часть своих ресурсов для конкретного ответа.
2. Ставка на сетевые технологии: Если обучение снова в приоритете, то ключевым фактором становится не только мощность чипов, но и скорость обмена данными между тысячами серверов. 2026 год может стать временем триумфа компаний, производящих оптические системы связи.
Итоги
Индустрия ИИ остается игрой масштабов. Несмотря на временное увлечение «рассуждениями», фундаментом прогресса остается объем вычислений при обучении. Инвестиции в инфраструктуру продолжат расти, а пузырь это или новая промышленная революция — покажет 2026 год.
