[Перевод] DeepSeek против ChatGPT: Какой искусственный интеллект определит будущее?
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, становясь центральной силой, формирующей отрасли и переосмысливающей возможности как для отдельных людей, так и для бизнеса.
Среди выдающихся моделей ИИ — DeepSeek и ChatGPT, каждая из которых представляет собой отдельную методологию для достижения передовых результатов. В этом подробном анализе мы рассмотрим архитектуру, производительность, прозрачность, этические последствия и преобразующий потенциал этих технологий.
22 января 2025 года была опубликована новаторская статья DeepSeek «DeepSeek-R1: стимулирование способности к рассуждению в больших языковых моделях с помощью обучения с подкреплением», которая стала знаковым событием в истории ИИ. Эта публикация не просто продемонстрировала впечатляющие результаты, она в корне изменила подход человечества к развитию интеллекта в машинах.
DeepSeek продемонстрировал, как интеллект, в частности способность к рассуждению, может органически развиваться с помощью обучения с подкреплением (RL) без необходимости в традиционной тонкой настройке под контролем (SFT). Эта статья поможет специалистам и компаниям — понять, насколько важны эти достижения.
Понимание ключевых концепций ИИ: определение контекста для сравнения
Прежде чем сравнивать DeepSeek и ChatGPT, важно понять основополагающие концепции, которые формируют их функциональность. Такие термины, как контролируемое обучение (SFT) и обучение с подкреплением (RL), лежат в основе этих технологий, и их понимание может помочь читателям оценить, как разработана каждая модель и почему они преуспевают в разных областях. Вот разбивка этих концепций простыми словами:
Что такое контролируемое обучение (SFT)?
Источник: Простое введение в контролируемое обучение.
Контролируемое обучение — это традиционный метод обучения моделей ИИ с использованием размеченных данных. Модель обучается, получая входные данные и соответствующие им выходные данные, что эффективно обучает ее делать точные прогнозы.
Как это работает: Представьте, что вы обучаете ученика решать математические уравнения, например, 2 + 2 = 4 или 3 × 3 = 9. Практикуясь на многих примерах, где указаны вопрос и правильный ответ, ученик изучает правила математики и может решать подобные задачи самостоятельно. Аналогично модели ИИ обучаются с использованием больших наборов данных, где каждый ввод (например, математический вопрос) сочетается с правильным выводом (ответом).
Применение: это полезно для задач, требующих чётких, структурированных ответов, например, для перевода предложений, распознавания устной речи или выявления закономерностей в данных.
Ограничения: если учащийся тренируется только на простых уравнениях, но никогда не сталкивается с более сложными задачами, он может испытывать трудности с более сложными задачами. Точно так же модели ИИ зависят от качества и разнообразия обучающих данных: если данные ограничены или необъективны, производительность модели снизится.
ChatGPT использует контролируемое обучение на начальном этапе обучения, обрабатывая огромные объемы текста из книг, статей и других источников, чтобы заложить прочную основу для понимания языка.
Что такое обучение с подкреплением (RL)?
Обучение с подкреплением предлагает более динамичный подход к обучению ИИ. Вместо того чтобы учиться на примерах, модель обучается методом проб и ошибок, улучшая своё поведение на основе обратной связи.
Как это работает: теперь представьте, что вы учите того же ученика математике (2 + 2 = 4), но вместо того, чтобы давать ему ответы, вы позволяете ему решать задачи самостоятельно. Каждый раз, когда он правильно решает уравнение, вы говорите: «Верно!», а когда он ошибается, вы предлагаете ему попробовать ещё раз. Со временем ученик учится методом проб и ошибок, понимая, как можно улучшить свои результаты. Точно так же модели ИИ обучаются, многократно выполняя задачи и получая «награды» за правильные действия или «штрафы» за ошибки.
Преимущества: такой подход позволяет ИИ учиться самостоятельно и адаптироваться к более сложным или незнакомым ситуациям, подобно тому, как учащийся учится решать новые типы задач без специального обучения.
Сложности: обучение методом проб и ошибок может занять больше времени и требует тщательного руководства. Без четкой обратной связи у ученика — или у ИИ — могут сформироваться неправильные привычки или решения.
DeepSeek в значительной степени полагается на RL для развития способностей к самосовершенствованию, что делает его первопроходцем в области инноваций в сфере ИИ.
Гибридные подходы: сочетание сильных сторон SFT и RL
Многие модели ИИ, в том числе ChatGPT, сочетают контролируемое обучение и обучение с подкреплением, чтобы достичь баланса между точностью и адаптивностью:
Контролируемое обучение: обеспечивает базовые знания путем обучения по структурированным моделям.
Обучение с подкреплением: точная настройка поведения модели, обеспечивающая соответствие реакций реальным условиям и предпочтениям человека.
Обучение ChatGPT с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF) — яркий тому пример. После обучения с помощью SFT модель дорабатывается с использованием обратной связи от людей. Рецензенты оценивают качество ответов, помогая ChatGPT приводить свои результаты в соответствие с этическими нормами и ожиданиями пользователей.
Понимание параметров и токенов
При сравнении моделей ИИ часто используются такие термины, как «параметры» и «токены». Вот что они означают:
Параметры: это настраиваемые значения в модели ИИ, аналогичные синапсам в человеческом мозге. Чем больше параметров у модели, тем сложнее её логические возможности.
Токены: Токены — это единицы текста, которые модель обрабатывает во время обучения. Например, фраза «искусственный интеллект» может быть разделена на токены «искусственный» и «интеллект». Чем на большем количестве токенов обучалась модель, тем лучше она понимает языковые нюансы.
DeepSeek V3 использует 600 миллиардов параметров и обучается на огромном массиве данных, состоящем из 14,8 триллионов токенов, что позволяет ему успешно справляться с очень сложными задачами. В отличие от него, ChatGPT использует 175 миллиардов параметров, обеспечивая баланс между производительностью и адаптивностью, что делает его идеальным для различных сценариев использования.
Почему эти концепции имеют значение
Понимание этих концепций крайне важно для оценки различных подходов, используемых DeepSeek и ChatGPT. DeepSeek, ориентированный на RL, позиционируется как инновационная модель для решения сложных задач, а гибридная методология ChatGPT обеспечивает надёжность и адаптивность в различных сценариях использования.
Обладая этими базовыми знаниями, читатели смогут лучше понять технические и практические аспекты работы этих двух гигантов в сфере ИИ и их преимущества в соответствующих областях.
DeepSeek против ChatGPT: Великая схватка с искусственным интеллектом
DeepSeek против ChatGPT: Архитектура и технологии
DeepSeek: Переопределение рамок обучения
Архитектура DeepSeek представляет собой смену парадигмы в разработке искусственного интеллекта. В отличие от традиционных языковых моделей, которые в значительной степени опираются на SFT, DeepSeek полагается преимущественно на RL, что позволяет ему развивать поведение независимо.
Эта динамическая методология обучения устраняет ограничения, накладываемые предписанными наборами данных, и позволяет DeepSeek демонстрировать способность к самостоятельному развитию.
DeepSeek V3 содержит 600 миллиардов параметров и обучается на обширном наборе данных из 14,8 триллионов токенов с использованием передовых методов, таких как «смесь экспертов» и многоголовое скрытое внимание. Эти передовые технологии позволяют модели:
Самостоятельно анализируйте сложные задачи.
Динамически адаптировать вычислительную мощность в зависимости от сложности задачи.
Решать проблемы с большей автономностью и эффективностью.
Такой подход, основанный на RL, позволяет DeepSeek разумно расставлять приоритеты для сложных задач, выделяя больше ресурсов для решения сложных проблем и упрощая процессы для более простых задач. В результате получается модель ИИ, которая демонстрирует беспрецедентную эффективность и адаптивность.
ChatGPT: Баланс структуры и адаптивности
ChatGPT от OpenAI следует более традиционному пути, сочетая SFT и обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). Этот гибридный подход обеспечивает как точность, так и соответствие человеческим ценностям. Последняя версия, GPT-4, содержит 175 миллиардов параметров и предназначена для выполнения задач, требующих понимания контекста и связности речи.
ChatGPT использует метод последовательного рассуждения (CoT) для улучшения своих возможностей в решении задач. Благодаря сбалансированной методологии он может применяться в самых разных областях, от обслуживания клиентов до создания креативного контента. Стремление OpenAI к удобному для пользователей дизайну укрепило репутацию ChatGPT как надёжной и доступной модели ИИ.
DeepSeek против ChatGPT: что работает лучше?
DeepSeek: Специалист
Архитектура DeepSeek, основанная на RL, отлично справляется с задачами, требующими сложных рассуждений и решения проблем. Её исключительная производительность в многоязычных задачах и тестах на кодирование выделяет её на фоне других. Примеры применения в реальном мире:
Научные исследования: облегчение генерации гипотез и сложного анализа данных.
Глобальные бизнес-решения: обеспечение эффективной многоязычной коммуникации и анализа рынка.
Разработка программного обеспечения: автоматизация задач кодирования с высокой точностью и скоростью.
Образование и обучение: предлагаем адаптивные решения для обучения, ориентированные на различные аудитории.
Революционные возможности самообучения DeepSeek R1 были продемонстрированы во время «момента озарения» в R1-Zero, когда модель самостоятельно усовершенствовала свой процесс мышления. Это продемонстрировало способность RL способствовать решению сложных задач без традиционного руководства.
ChatGPT: Универсал
ChatGPT отлично справляется с задачами обработки естественного языка (NLP), демонстрируя исключительные разговорные навыки и понимание контекста. Он применяется в различных отраслях, в том числе:
Поддержка клиентов: создание чат-ботов и виртуальных помощников для бесперебойного взаимодействия с клиентами.
Создание контента: поддержка авторов, маркетологов и преподавателей в создании высококачественных материалов.
Здравоохранение: помощь в диагностических процессах и вовлечении пациентов.
Образование: создание интерактивных инструментов обучения для повышения вовлеченности учащихся.
Хотя ChatGPT, возможно, не сравнится по эффективности с DeepSeek, его универсальность и удобный интерфейс делают его надёжным инструментом для пользователей, которым нужны адаптируемые решения на основе ИИ.
DeepSeek против ChatGPT: Баланс прозрачности и этики
DeepSeek: Прозрачный, но противоречивый
Стремление DeepSeek к прозрачности меняет правила игры. Публикуя свои рассуждения, DeepSeek позволяет пользователям отслеживать и понимать процесс принятия решений. Такая прозрачность повышает доверие и позволяет разработчикам эффективно выявлять и исправлять ошибки.
Соответствие DeepSeek китайским нормам вызвало этические опасения. Хотя эти предубеждения можно устранить с помощью тонкой настройки, они подчёркивают трудности внедрения ИИ в политически чувствительных контекстах.
ChatGPT: Надежный, но непрозрачный
Процесс принятия решений в ChatGPT менее прозрачен. Обоснование OpenAI такого подхода — во избежание путаницы среди пользователей и для защиты собственных методик — ограничивает возможности разработчиков проверять логику модели.
ChatGPT сталкивается с этическими проблемами, в том числе с предвзятостью, присущей обучающим наборам данных, и возможностью злоупотребления. Кроме того, модель ограничена цензурой определённых тем в соответствии с политикой модерации, что создаёт свои сложности.
DeepSeek против ChatGPT: Доступность и стоимость
DeepSeek: Доступный и открытый
Открытый исходный код DeepSeek и экономичная разработка сделали доступ к передовому искусственному интеллекту более демократичным. Сообщается, что затраты на обучение модели V3 составили всего 5,58 миллиона долларов, что является лишь частью расходов на проприетарные альтернативы. Благодаря своей доступности DeepSeek может использоваться малыми и средними предприятиями, что способствует инновациям во всех отраслях.
ChatGPT: Высокое качество по доступной цене
В то время как OpenAI предлагает бесплатные и платные по подписке планы, версии ChatGPT корпоративного уровня стоят довольно дорого. Его интеграция в сервисы Microsoft Azure OpenAI повышает доступность для крупномасштабных развёртываний, но может оказаться недоступной для пользователей с ограниченным бюджетом.
DeepSeek против ChatGPT: Сообщество и долговечность
DeepSeek: Массовая революция
Модель DeepSeek с открытым исходным кодом сформировала активное сообщество разработчиков. Постоянный вклад и инновации поддерживают её долгосрочную жизнеспособность. Разработчики могут адаптировать модель под конкретные задачи, обеспечивая её адаптивность в условиях быстро меняющегося технологического ландшафта.
ChatGPT: При поддержке гигантов
Сотрудничество OpenAI с технологическими лидерами, такими как Microsoft, обеспечивает непрерывную разработку и поддержку ChatGPT. Подробная документация, учебные пособия и активное сообщество разработчиков ещё больше укрепляют его позиции как надёжного долгосрочного решения.
DeepSeek против ChatGPT: обучение с подкреплением против контролируемого обучения
Понимание двух парадигм
Модели ИИ, такие как ChatGPT и DeepSeek, используют различные методы обучения для достижения своих целей. Они делятся на две большие категории:
Контролируемое Обучение
Определение: модели обучаются на размеченных наборах данных, где каждый ввод (например, предложение) сопоставляется с правильным выводом (например, переводом).
Роль в ИИ: используется на ранних этапах обучения для обучения моделей базовым закономерностям (например, грамматике, синтаксису).
Пример: первоначальное обучение ChatGPT на книгах и статьях для прогнозирования следующего слова в предложении.
Обучение с подкреплением (RL)
Определение: модели обучаются методом проб и ошибок, получая вознаграждение или наказание в зависимости от своих действий.
Роль в ИИ: корректирует результаты в соответствии с предпочтениями человека (например, делает ответы полезными или этичными).
Пример: тонкая настройка ChatGPT с помощью обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF), когда рецензенты-люди оценивают ответы, чтобы внести улучшения.
Как ChatGPT и DeepSeek используют эти методы
ChatGPT
Сочетает контролируемое обучение (предварительное обучение по тексту) с RLHF (уточнением после обучения).
RLHF помогает сократить вредные выбросы, но требует тщательного человеческого контроля, что увеличивает затраты.
DeepSeek
Традиционно используется контролируемое обучение для повышения точности в конкретной области (например, для разметки медицинских данных).
Прорывной сдвиг: последние итерации экспериментируют с обучением с подкреплением в чистом виде, когда модель обучается непосредственно на вознаграждениях за выполнение конкретных задач (например, за правильную диагностику заболевания) без предварительно размеченных данных.
DeepSeek против ChatGPT: что работает лучше?
DeepSeek против ChatGPT: показатели производительности и бенчмарки
DeepSeek V3
Параметры: 600 миллиардов
Сильные стороны: программирование, многоязычные задачи и саморазвивающееся мышление.
Уникальная особенность: прозрачные процессы рассуждения.
ChatGPT-4
Параметры: 175 миллиардов
Преимущества: связность речи, понимание контекста и творческое применение.
Уникальная особенность: бесшовная интеграция в различных отраслях промышленности.
Прорыв DeepSeek: переход к чистому обучению с подкреплением
Методология DeepSeek, основанная на RL, — это смелый отход от традиционных подходов к обучению ИИ. Стимулируя независимое мышление, модель R1-Zero продемонстрировала такие возможности, как расстановка приоритетов задач и автономное решение проблем. Сочетание RL с ограниченным SFT повысило согласованность и удобство использования языка, установив новый стандарт для методологий обучения ИИ.
Вывод: Новая эра искусственного интеллекта
Сравнение DeepSeek и ChatGPT подчёркивает разнообразие подходов к искусственному интеллекту. Акцент DeepSeek на обучении с подкреплением и экономической эффективности переосмысливает инновации, в то время как сбалансированная методология ChatGPT и надёжная экосистема обеспечивают надёжность и адаптивность.
Для пользователей, ориентирующихся в развивающейся сфере ИИ, важно понимать эти различия. DeepSeek предлагает смелое видение открытого и доступного ИИ, в то время как ChatGPT остаётся надёжным выбором, одобренным индустрией. Вместе они представляют собой передовой рубеж преобразующего потенциала ИИ, предвещая новую эру технологического прогресса.
