Смерть, которой не было: предварительное обучение ИИ снова в игре
В этом году мы стали свидетелями возрождения интереса к классическому методу обучения искусственного интеллекта — предварительному обучению. Оказалось, что этот подход, который многие считали устаревшим, не только жив, но и готовится к настоящему ренессансу в 2026 году.
Два пути развития ИИ
Существует два основных способа сделать модель ИИ умнее: увеличить ее размер и количество данных для обучения или же заставить ее «думать дольше» с помощью обучения с подкреплением.
- Первый закон масштабирования: больше данных и параметров позволяют модели лучше учиться на примерах.
- Второй закон масштабирования: предоставление модели времени для размышлений и использования «цепочек рассуждений» значительно улучшает результаты.
Трансформеры: архитектура современных больших языковых моделей
Все современные большие языковые модели базируются на архитектуре трансформеров, которая состоит из слоев внимания и долгосрочной памяти. Эти элементы позволяют моделям улавливать закономерности и обращаться к своим знаниям для дополнительной информации.
Почему процесс важнее результата
Оценка интеллекта модели должна основываться на процессе достижения результата, а не только на самом результате. Это помогает избежать «ловушки запоминания», когда модель кажется умной, просто воспроизводя заученные данные.
OpenAI проигрывает гонку?
В то время как OpenAI сосредоточилась на масштабировании вычислений при ответе, другие разработчики, такие как Gemini и Claude, показывают чистый рост способностей от поколения к поколению. Это вызывает вопросы о будущем лидерстве в области ИИ.
Что это значит для рынка
Если предварительное обучение снова станет в приоритете, мы увидим колоссальное давление на рынок строительства центров обработки данных и рост «экспертной разреженности» в моделях. Это также ставит вопрос перед производителями железа о необходимости оптимизации под «горизонтальное масштабирование».
2026: год оптоволокна
В 2026 году, вероятно, произойдет триумф для рынка оптических технологий, поскольку «масштабирование вширь» станет критическим. Это может привести к огромному пересмотру стоимости компаний, занимающихся сетевыми технологиями.
В любом случае, вычислительные мощности остаются главным фактором прогресса в ИИ, и гиперскейлеры не перестанут тратить деньги на ИИ в ближайшее время.
RU 
EN