🧠 Как на самом деле обучаются языковые модели вроде DeepSeek и ChatGPT

Распространено мнение, что чат-боты с искусственным интеллектом учатся прямо во время разговора с пользователем, запоминая ответы и становясь умнее. На самом деле, это не так. Процесс обучения этих моделей — это масштабная и сложная техническая работа, которая происходит задолго до того, как пользователь задает свой первый вопрос.

Основной принцип: Обучение на данных, а не в диалоге

Языковые модели, такие как ChatGPT и DeepSeek, представляют собой разновидность чат-ботов, основанных на обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Их ключевое отличие от простых ботов в том, что они не работают по жестким, заранее прописанным правилам и сценариям.

Как проходит обучение:

1. Массив данных: Модель обучается на огромных наборах данных (датасетах), собранных из интернета. Эти данные могут включать книги, статьи, веб-сайты и другие тексты.
2. Выявление закономерностей: С помощью сложных алгоритмов машинного обучения модель анализирует эти тексты, чтобы понять структуру языка, грамматику и контекстуальные связи между словами и понятиями.
3. Формирование «модели мира»: В результате такого обучения система не просто запоминает тексты, а формирует статистическую модель, которая позволяет ей предсказывать наиболее вероятное продолжение для любой данной фразы. Этот процесс можно описать так: модель «разбивает входной текст на более мелкие части и использует сложную математику, чтобы выяснить, какой должна быть наиболее вероятная следующая часть».

Этот ресурсоемкий процесс требует значительных вычислительных мощностей и времени. Например, на обучение модели DeepSeek V3 ушло 55 дней и около 5,6 миллионов долларов. Обучение — это отдельная стадия разработки; сами движки не продолжают учиться на ваших личных беседах.

️ Почему тогда модели со временем становятся лучше?

Улучшение моделей происходит итеративно. Разработчики компании OpenAI выпускают новые, более совершенные версии (например, GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o), которые были предварительно обучены на более качественных или объемных данных, а также с использованием усовершенствованных алгоритмов. Аналогично, китайская компания DeepSeek выпустила последовательно более мощные модели DeepSeek Coder, V2.5, V3 и R1. Каждый такой релиз — результат нового цикла обучения, а не накопления опыта от ежедневных чатов с пользователями.

Что же происходит во время разговора с пользователем?

Когда вы общаетесь с ChatGPT или DeepSeek, модель использует уже сформированные в процессе обучения знания:

• Понимание контекста: Модель анализирует ваш запрос, разбивая его на части и определяя смысловые связи.
• Генерация ответа: На основе своей внутренней модели она генерирует последовательность слов, которая является наиболее вероятным и уместным ответом на ваш вопрос.

Некоторые модели имеют доступ к интернет-поиску (как функция «Поиск» в DeepSeek), что позволяет им дополнять свои заранее обученные знания актуальной информацией, но сама базовая языковая модель при этом не меняется.

Сравнение с другими технологиями

Для полноты картины полезно сравнить NLP-ассистентов с традиционными чат-ботами:

Итог

Утверждение, что движки вроде ChatGPT или DeepSeek учатся во время общения с пользователями — ошибочно. Их основное обучение — это уникальный, сложный и дорогостоящий процесс, который проводится разработчиками единожды (или циклически, для новых версий) на специальных вычислительных мощностях. Во время диалога модель лишь применяет результаты этого обучения, чтобы понимать и генерировать человеческую речь, но не меняет свои фундаментальные знания на основе вашего отдельно взятого чата.

Надеюсь, эта статья помогла прояснить принципы работы современных языковых моделей.