В мире искусственного интеллекта немногие технологии захватили общественное воображение так сильно, как умные чат-боты. GPT от OpenAI и его аналоги, такие как DeepSeek, способны вести осмысленные диалоги, писать код и сочинять стихи. Но как они работают? В основе этих моделей лежит не магия, а сложная, но элегантная архитектура и огромные объемы данных. Давайте разберем принцип их работы по шагам, а позже вы сможете выбрать — чат gpt или deepseek.
Что такое языковая модель? Основа GPT и DeepSeek
Прежде чем углубляться в детали, нужно понять базовую концепцию. Такие модели, как GPT (Generative Pre-trained Transformer) и DeepSeek, являются большими языковыми моделями (Large Language Models, LLM).
Простыми словами, языковая модель — это сложная математическая функция, которая предсказывает следующее слово в последовательности. Когда вы пишете фразу «Сегодня на улице…», модель, анализируя миллиарды похожих фраз из своих данных, вычисляет, что с высокой вероятностью следующим словом будет «солнечно», «холодно» или «дождь», а не «банан» или «космонавт». Вся их «осведомленность» и «интеллект» — это результат выявления статистических закономерностей в языке.
Архитектура Transformer: Сердце современного ИИ
Ключевой прорыв, сделавший возможными такие модели, как GPT и DeepSeek, — это архитектура Transformer. До ее появления использовались другие типы нейросетей (например, рекуррентные RNN), которые плохо справлялись с длинными текстами и были медленными в обучении.
Transformer решает главную задачу: внимание к контексту. Он умеет определять, какие слова в предложении наиболее важны для понимания общего смысла.
-
Принцип самовнимания (Self-Attention): Этот механизм позволяет модели оценивать каждое слово в контексте всех остальных слов в предложении.
-
Пример: В фразе «Кошка съела мышь, потому что она была голодна» человеку понятно, что «она» refers to «кошка». Механизм самовнимания учится устанавливать такую же связь. Он вычисляет, что слово «она» имеет высокий «вес внимания» по отношению к слову «кошка», и низкий — к слову «мышь».
-
Именно эта способность «взвешивать» важность разных частей текста делает ответы моделей связными и релевантными.
Три кита обучения: как GPT и DeepSeek становятся «умными»
Создание мощной модели вроде DeepSeek или GPT — многоэтапный процесс.
1. Пре-тренинг (Предварительное обучение)
Это самый ресурсоемкий этап. Модель «скармливают» колоссальные объемы текстовых данных из интернета, книг, статей и т.д. (триллионы слов!). Задача модели на этом этапе проста — угадать следующее слово в последовательности.
-
Как это работает? Модели показывают фрагмент текста, маскируют (скрывают) одно из слов и заставляют его предсказать. Изначально предсказания случайны, но с каждым шагом модель корректирует свои внутренние миллиарды параметров (весов), чтобы минимизировать ошибку. После обработки огромного массива данных модель усваивает грамматику, синтаксис, факты о мире и даже стилистику.
2. Тюнинг (Дообучение и тонкая настройка)
Модель после пре-тренинга — это «эрудит», который знает все из интернета, но не всегда умеет вести себя как полезный и безопасный ассистент. Следующий этап — обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений.
-
SFT (Supervised Fine-Tuning): Специально обученные аннотаторы пишут идеальные ответы на различные вопросы. Модель дообучается на этих примерах, чтобы перенять стиль и формат диалога.
-
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Это ключевой этап для безопасности.
-
Модели задают один и тот же вопрос, и она генерирует несколько разных ответов.
-
Аннотаторы ранжируют эти ответы от лучшего к худшему.
-
На основе этих рейтингов создается «модель-критик», которая учится отличать хороший ответ от плохого.
-
Основная модель (актер) постоянно генерирует ответы, а модель-критик их оценивает, давая «вознаграждение» за хорошие ответы. Таким образом, модель учится быть более полезной, честной и безвредной.
-
Процесс генерации ответа: что происходит, когда вы нажимаете «Отправить»
Когда вы задаете вопрос ИИ-чату, происходит следующее:
-
Токенизация: Ваш текст разбивается на мелкие части — токены (это могут быть слова, части слов или даже отдельные символы). Модель работает не с словами, а с числами, поэтому каждый токен преобразуется в свой числовой идентификатор.
-
Кодирование (Энкодинг): Последовательность токенов подается на вход модели. Механизмы внимания внутри Transformer анализируют контекст вашего запроса, определяя ключевые слова и их взаимосвязи.
-
Генерация (Декодирование): Модель, основываясь на выученных паттернах, начинает предсказывать последовательность токенов для ответа.
-
Она не «выбирает» готовый ответ из базы. Каждое следующее слово генерируется на основе всех предыдущих, включая ваш исходный запрос.
-
Для разнообразия ответов используется стратегия случайного выбора с температурой. Высокая «температура» делает ответы более креативными и случайными, низкая — более детерминированными и точными.
-
-
Детокенизация: Полученная последовательность числовых токенов преобразуется обратно в читаемый текст, который вы и видите в интерфейсе чата.
DeepSeek vs. GPT: в чем заключаются ключевые различия?
Хотя принцип работы у них общий (архитектура Transformer), есть и важные отличия:
-
Разработчик: GPT — это семейство моделей от американской компании OpenAI. DeepSeek — это модель, созданная китайской компанией DeepSeek.
-
Доступность: На момент написания статьи DeepSeek привлек внимание тем, что предлагает мощный функционал бесплатно, в то время как доступ к самым продвинутым версиям GPT платный.
-
Мультимодальность: Флагманские версии GPT (например, GPT-4 Vision) научились работать не только с текстом, но и с изображениями (анализировать их, описывать). DeepSeek изначально была чисто текстовой моделью, но также представила мультимодальные возможности.
-
Контекстное окно: Это длина текста (в токенах), которую модель может «запомнить» за один раз. У разных моделей разный размер контекстного окна. Чем оно больше, тем с более длинными документами и сложными диалогами может работать модель.
Заключение: не всесильный разум, а сложный предсказатель
Принцип работы ИИ-чатов, будь то GPT или DeepSeek, основан на предварительном обучении на гигантских данных и sophisticated-архитектуре Transformer, которая мастерски улавливает контекст. Это не мыслящие существа, а невероятно сложные системы прогнозирования последовательностей.
Они не «понимают» мир так, как люди, но их способность имитировать понимание, генерируя статистически вероятные и осмысленные тексты, открывает новые горизонты для творчества, образования и автоматизации рутинных задач. И самое удивительное, что эта технология продолжает стремительно развиваться.
