Современные системы искусственного интеллекта: архитектура, модели и развёртывание

Архитектура и принципы работы современных ИИ-систем

Современные системы искусственного интеллекта (ИИ) строятся на базе глубоких нейронных сетей – многоуровневых моделей, содержащих от миллионов до миллиардов параметров (весов) . Параметры представляют собой «настройки» сети, которые обучаются на больших наборах данных и определяют, как входные данные преобразуются в требуемый результат. Как правило, архитектура такой системы включает входной слой (принимающий данные, например, пиксели изображений или токены текста), несколько скрытых слоёв (нейроны которых выполняют преобразования и извлекают признаки) и выходной слой (генерирующий предсказание или результат модели). Обучение происходит с помощью алгоритмов оптимизации (например, градиентного спуска), которые путем backpropagation (обратного распространения ошибки) настраивают веса сети, минимизируя функцию потерь. В результате сеть «настраивается» под распределения обучающих данных и способна обобщать знания для новых входов.

Принципы работы таких систем основаны на приближении сложных функций: нейросеть учится отображать входные данные в нужные выходы путем итеративного обновления своих параметров. Важным свойством современных ИИ-моделей является способность автоматически выделять многоуровневые представления данных. На нижних слоях нейросеть учится распознавать простые структуры (например, края и углы на изображениях или частотные слова в тексте), а на более высоких – все более абстрактные и комплексные признаки (целые объекты на изображении или смысловые связи в тексте). За счёт этого глубокие модели достигают высокой точности в сложных задачах распознавания и генерации.

Современные модели становятся всё более крупными. Так называемые foundation models или модели общего назначения обучаются на колоссальных объемах данных и содержат миллиарды и даже триллионы параметров, демонстрируя впечатляющие результаты, хотя и требуя огромных вычислительных ресурсов . Например, GPT-3 содержал 175 млрд параметров, а более новые модели могут иметь ещё больше. Для обучения таких сетей используются специализированные аппаратные средства – высокопроизводительные графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU) – способные параллельно выполнять миллиарды операций, необходимых для матричных вычислений в слоях нейросетей . Распределённое обучение на кластерах серверов стало стандартом: модель и данные шардируются по десяткам или сотням GPU, что позволяет сократить время обучения. Вместе с тем, инфраструктура современных ИИ-систем включает системы хранения и потока данных, а также MLOps-методы для развертывания и мониторинга моделей. В процессе инференса (применения обученной модели) упор делается на оптимизацию производительности: используются сжатие моделей, квантование, аппаратное ускорение и другие техники, чтобы обеспечить быстрый отклик даже у очень больших нейросетей.

Отдельно стоит отметить появление архитектур для масштабирования, таких как Mixture-of-Experts (MoE) – смеси экспертов, в которых лишь часть огромной модели активна для каждого запроса. Это позволяет увеличить общее число параметров (сотни миллиардов), не вовлекая все параметры одновременно, что дает выигрыш в эффективности. Примером служат модели серии DeepSeek, использующие MoE для достижения высоких результатов при разумных затратах вычислений (см. раздел о DeepSeek ниже).

Таким образом, современная архитектура ИИ-систем – это сочетание глубоких нейронных сетей с продуманными архитектурными блоками (свертки, рекурренции, механизмы внимания и др.), масштабируемыми на уровне инфраструктуры, и основана на принципе обучения от данных (в противоположность жёстко запрограммированным алгоритмам). Далее рассмотрим основные типы моделей ИИ и их особенности.

Типы моделей ИИ

Современный ИИ охватывает широкий спектр моделей и алгоритмов. Можно условно разделить их на «классические» алгоритмы ИИ и модели глубокого обучения (нейросетевые). Последние, в свою очередь, включают разные архитектуры: рекуррентные нейросети, сверточные нейросети, трансформеры, диффузионные модели и др. Рассмотрим каждую категорию подробнее.

Классические алгоритмы ИИ

Под классическими алгоритмами ИИ понимаются методы, предшествовавшие буму глубокого обучения, а также традиционные алгоритмы машинного обучения, не основанные на глубоких нейронных сетях. В эту категорию входят, например:

• Поисковые и логические алгоритмы: методы классического («символьного») ИИ, где знание закодировано явно. Примеры – алгоритмы поиска пути (A*, minimax для игр), системы вывода на основе правил (экспертные системы), логические выводы и планирование. Они оперируют символами и правилами, заданными человеком, и не учатся автоматически из данных.
• Классические алгоритмы машинного обучения: статистические методы, которые обучаются на данных, но обычно имеют ограниченное число параметров и не обладают глубокими слоями представлений. Сюда относятся регрессии (линейная, логистическая), решающие деревья и ансамбли (Random Forest, Gradient Boosting), метод опорных векторов (SVM), кластеризация (k-means) и т.д. Эти алгоритмы хорошо работают на относительно небольших и структурированных данных, их работа понятна и интерпретируема. Однако они ограничены в способности обрабатывать очень сложные и высокоразмерные данные вроде изображений или текстов без предварительного инженерно заданного признакового описания.

Отличие от глубокого обучения: классические методы зачастую требуют ручного формирования признаков и не могут самостоятельно выявлять сложные многоуровневые паттерны. В то время как глубокие нейросети автоматически учат представления, классические алгоритмы применяют относительно простые математические зависимости. Например, распознавание образов классическим методом могло бы включать выделение руками набора признаков (углы, границы, цветовые гистограммы) и обучение SVM на них. Глубокая же сверточная сеть сама выучит эти признаки из сырых пикселей.

Несмотря на шумиху вокруг нейросетей, классические алгоритмы по-прежнему находят свое место: они эффективны на малых данных или там, где требуется прозрачность решения. Часто в реальных системах используют гибридный подход: комбинацию правил и обучаемых моделей.

Нейронные сети

Нейронные сети – это обширный класс моделей машинного обучения, вдохновленный работой мозга. Классическая нейронная сеть (многослойный персептрон, MLP) состоит из слоев искусственных нейронов, каждый из которых выполняет линейное преобразование входа и пропускает его через нелинейную функцию активации. Нейронные сети являются универсальными аппроксиматорами и могут приближать практически любые зависимости, если имеют достаточно нейронов и слоев.

Архитектура базовой нейросети: нейроны организованы в слои: каждый нейрон слоя получает на вход выходы нейронов предыдущего слоя (с весовыми коэффициентами), суммирует их и применяет активацию. Во время обучения с учителем веса корректируются по ошибке выхода относительно правильного ответа (метод обратного распространения ошибки). Глубокая нейросеть содержит много скрытых слоев, что позволяет ей последовательно преобразовывать представление данных.

Основные параметры нейросети – это веса связей между нейронами . Количество слоёв и нейронов в каждом слое определяет мощность модели. Например, простой MLP для распознавания цифр MNIST может иметь входной слой из 784 нейронов (по числу пикселей 28x28 изображения), скрытый слой из нескольких сотен нейронов и выход из 10 нейронов (по числу классов 0–9). Современные же сети могут иметь сотни слоёв и миллиарды нейронов.

С развитием нейросетей появились их специализированные разновидности, приспособленные к разным типам данных и задач. Рассмотрим наиболее важные типы нейросетевых архитектур.

Рекуррентные нейросети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) предназначены для работы с последовательностями – речью, текстом, временными рядами. Их ключевая особенность – наличие обратных связей: выходы скрытых нейронов на предыдущем шаге времени влияют на вычисления на текущем шаге. Это дает RNN «память» о предыдущих элементах последовательности.

В классической RNN каждый элемент последовательности поочерёдно подается на вход, и сеть обновляет скрытое состояние, которое несёт информацию от предыдущих шагов. Таким образом, RNN обрабатывает последовательность шаг за шагом, вкапливая контекст в скрытом состоянии . Например, для предложения слова подаются последовательно, и на каждом слове обновляется вектор состояния, несущий информацию о предыдущих словах.

Преимущество RNN: они естественно подходят для последовательных данных. RNN могут обучаться моделировать зависимости во времени и учитывать предшествующий контекст. В теории простая RNN способна запомнить очень длинный контекст, но на практике страдает от проблемы затухающего градиента – влияния далёких элементов последовательности на обучение резко уменьшается . Поэтому были предложены улучшенные архитектуры: LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые с помощью специальных гейтов (вентилей) лучше сохраняют долгосрочную память и избегают затухания градиентов.

RNN широко применялись в машинном переводе, распознавании речи, генерации текстов. Однако их последовательный характер вычислений затрудняет параллелизацию (невозможно обработать слова предложения вне порядка – нужно итеративно). Это ограничивает скорость обучения и применения на длинных последовательностях. Сегодня RNN во многих задачах NLP вытесняются трансформерами (см. ниже), но всё ещё применяются, например, в некоторых задачах обработки сигналов, а LSTM долгое время были стандартом в обработке языка.

Сверточные нейросети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN) специализируются на обработке данных с пространственной структурой, прежде всего изображений. Их ключевое отличие – наличие сверточных слоев, выполняющих операцию свертки над входными данными. Свертка – это скользящее окно (ядро), которое извлекает локальные паттерны: например, небольшие фильтры 3x3, проходя по изображению, могут научиться детектировать простые формы (края, текстуры). Благодаря этому CNN автоматически выделяют значимые локальные признаки на изображениях .

Типичная архитектура CNN: чередование сверточных слоев и слоев субдискретизации (пуллинга). Сверточный слой применяет набор фильтров ко всему изображению, производя карты признаков. Pooling-слой (например, max-pooling) уменьшает размер карт, собирая наиболее сильные отклики в локальных областях, тем самым понижая разрешение и делая признаки более устойчивыми к смещениям и масштабам. После нескольких таких блоков могут следовать полносвязные слои, преобразующие собранные признаки в итоговую классификацию или другую задачу .

Преимущества CNN: они крайне эффективны для распознавания образов. За счёт локальности фильтров и иерархии признаков, CNN устойчивы к небольшим искажениям входных данных и способны улавливать сложные визуальные структуры. CNN совершили революцию в компьютерном зрении: классические сети LeNet-5, AlexNet, VGG, ResNet достигли превосходной точности в классификации изображений, детекции объектов, сегментации и др. Например, ResNet ввела residual connections (прямые подключения, минующие несколько слоев), что позволило обучать сотни очень глубоких слоёв без деградации градиента.

Хотя CNN изначально созданы для изображений, идеи сверток применялись и в других областях – от аудио до текста (когда данные можно представить как «квази-изображение» признаков). Однако для последовательностей сверточные сети конкурировали с RNN и трансформерами, и последние оказались более универсальными. Сегодня CNN продолжают доминировать в задачах зрения, хотя и там появляются архитектуры на базе внимания (Vision Transformer).

Архитектура Transformer

Трансформеры – это класс нейросетевых моделей, совершивший прорыв в обработке последовательностей. Впервые представлен в 2017 году (модель Attention is All You Need), трансформер убрал ограничения RNN на последовательную обработку, введя механизм самовнимания (self-attention).

В трансформере входная последовательность обрабатывается параллельно: модель содержит слои внимания, которые позволяют каждому элементу последовательности взвешенно учитывать все остальные элементы. Self-attention вычисляет, какие части входа наиболее важны друг для друга, и формирует новые представления на основе этих связей. В архитектуре классического трансформера есть блок Encoder-Decoder: энкодер преобразует входную последовательность в контекстные представления, а декодер генерирует выход (например, перевод) поэлементно, используя результаты энкодера и механизм внимания к уже сгенерированному .

Преимущества трансформеров: они отлично подходят для задач последовательной природы (язык, аудио), преодолевая недостатки RNN. Во-первых, внимание позволяет эффективно захватывать дальние зависимости – слово в начале текста может напрямую влиять на слово в конце, без промежуточного затухания контекста . Во-вторых, параллелизация: поскольку внимание не требует последовательной обработки, все позиции последовательности можно обрабатывать одновременно, что значительно ускоряет обучение и вывод на современных GPU . В результате трансформеры масштабируются на очень больших данных лучше, чем RNN.

Слабые стороны – трансформерам всё ещё тяжело с очень длинными последовательностями (квадратичная сложность внимания по длине), но ведутся исследования (Longformer, задачи внимания с разреженными матрицами и пр.). Также трансформеры требуют огромных объемов данных для обучения и вычислительных ресурсов , но при достаточных ресурсах они показывают выдающиеся результаты.

Применение: трансформеры стали стандартом в NLP. Модели вроде BERT, GPT, T5, которые основаны на трансформерных блоках, демонстрируют высочайшее качество в понимании и генерации текста. Например, GPT-3 и последующие поколения – это большие трансформеры с миллиардными параметрами, обученные на гигантских корпусах, которые могут писать осмысленные тексты, программировать и решать задачи на естественном языке. В компьютерном зрении появились Vision Transformer (ViT), применяющие механизм внимания к патчам изображения вместо сверток. Трансформеры также используются в аудио (для распознавания речи), в биоинформатике (для работы с последовательностями ДНК/белков) и других областях. Сегодня Transformer-архитектура – основа большинства передовых моделей ИИ, благодаря своей гибкости и способности учиться на очень больших данных.

Диффузионные модели

Диффузионные модели – это сравнительно новый класс генеративных моделей, ставший популярным благодаря успехам в генерации изображений. В отличие от GAN или автоэнкодеров, диффузионные модели используют идею постепенного добавления и удаления шума к данным.

Процесс состоит из двух фаз:

• Прямой процесс (diffusion): к исходным данным (например, изображению) пошагово добавляется случайный шум, пока данные не превратятся в практически чистый шум (гауссовское распределение).
• Обратный процесс (denoising): обученная модель пытается шаг за шагом убрать шум, двигаясь от полного шума обратно к данным. Модель на каждом шаге принимает зашумленное изображение и выдает предположение о той части, которая является шумом, после чего этот шум вычитается. Затем результат (стало чуть менее шумно) опять подается модели, и так далее . Многократным применением модель генерирует реалистичные данные из шума.

Фактически диффузионная модель учится генерировать новые данные, двигаясь по траектории, обратной процессу деградации данных шумом. Если обучить такую модель на большом датасете изображений, то, начиная с случайного шума и выполняя обратную диффузию, можно получить новые изображения, похожие по распределению на обучающие.

Отличительные черты:

• Генерация происходит итеративно (сотни шагов легкого добавления/удаления шума). Это медленнее, чем у GAN, но каждый шаг относительно прост.
• Обучение диффузионных моделей устойчиво и не страдает проблемами, характерными для GAN (как mode collapse). Они оптимизируют явную функцию правдоподобия через вариационное выведение.
• Диффузионные модели способны выдавать выдающеся качество и разнообразие образцов. Пример – модель Stable Diffusion способна генерировать фотореалистичные изображения по текстовому описанию, конкурируя или превосходя предыдущие подходы.

Диффузионные модели сегодня – основа многих text-to-image систем (DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney), а также применяются для аудио синтеза, цветокоррекции, супер-резолюции и прочих задач, где нужно генерировать или восстанавливать данные. Они продолжают активно развиваться (оптимизации ускоряют вывод, добавляются условные диффузионные модели под различные модальности).

Другие подходы

Помимо перечисленных, существует множество других видов моделей и алгоритмов ИИ:

• Генеративно-состязательные сети (GAN): пара нейросетей – генератор и дискриминатор – обучаются в состязании друг с другом. Генератор пытается создать фейковые данные, дискриминатор пытается отличить их от реальных; со временем генератор учится выдавать очень правдоподобные данные. GAN совершили прорыв в генерации изображений до появления диффузионных моделей и всё ещё используются.
• Автоэнкодеры (AE) и вариационные автоэнкодеры (VAE): сети, обучающиеся сжимать данные в компактное латентное представление (кодировщик) и восстанавливать из него данные (декодировщик). VAE – вероятностное расширение, позволяющее генерировать новые данные, выбирая случайные латентные коды.
• Графовые нейронные сети (GNN): модели для данных, представимых в виде графов (узлы и ребра). Такие сети применяются в социальных сетях, рекомендациях, химии (для работы с молекулами), где структура данных – граф. GNN распространяют информацию по графу, учитывая связи между объектами.
• Методы обучения с подкреплением (RL): не столько архитектура модели, сколько парадигма обучения, когда агент учится действовать в среде, получая вознаграждения. Чаще всего агенты RL используют нейронные сети в качестве функций оценки или политики. RL добился впечатляющих результатов в играх (AlphaGo, AlphaStar), робототехнике, задачах оптимизации. Современный тренд – сочетать RL с большими языковыми моделями (RLHF – обучение с подкреплением от обратной связи человека – применялось при доводке ChatGPT).
• Гибридные и специализированные модели: например, нейросети с вниманием на долгосрочную память, нейросети с дифференцируемим внешним память-хранилищем (DNC), эволюционные алгоритмы оптимизации нейросетей, спайковые нейросети для энергосберегающих устройств и т.д. Индустрия ИИ постоянно предлагает новые варианты архитектур под специфические задачи.

В итоге, ландшафт ИИ-моделей многообразен: от строгих алгоритмов и небольших моделей, понятных человеку, до гигантских черных ящиков с сотнями миллиардов весов. Разработчику важно понимать сильные и слабые стороны разных подходов, чтобы верно выбирать инструменты под задачу.

Развёртывание моделей ИИ на серверах и на ПК

Вопрос развертывания ИИ-моделей – критически важный инженерный аспект. Условно можно разделить среды развёртывания на серверные (облачные) и локальные (персональные компьютеры, включая edge-устройства). У каждого подхода свои требования, плюсы и минусы.

Облачное (серверное) развёртывание

Облачное развёртывание предполагает запуск модели на мощных серверах или в датацентрах (в своих собственных или арендуемых у облачных провайдеров). Как правило, используется специализированное оборудование – GPU-сервера, TPU-поды или другие ускорители, что позволяет обслуживать требовательные модели.

Преимущества:

• Высокая производительность и масштабируемость: серверы могут быть оснащены многими GPU и большим объемом памяти, что позволяет запускать большие модели, которые не поместились бы на обычный ПК. Можно горизонтально масштабировать сервис, запуская несколько экземпляров модели для обслуживания множества запросов параллельно.
• Централизованное управление и обновления: модель в облаке легко обновить до новой версии сразу для всех пользователей. Логи и мониторинг в одном месте, что упрощает отладку и улучшение. Управление версиями, A/B тестирование – все централизовано.
• Интеграция с инфраструктурой: облако позволяет обернуть модель в виде веб-сервиса (REST API, gRPC) и интегрировать в существующие бэкенды. Есть готовые решения для production-serving (TensorFlow Serving, TorchServe, NVIDIA Triton, Kubernetes с GPU и пр.), которые обеспечивают надежность, авто-масштабирование, балансировку нагрузки.

Недостатки:

• Задержки и зависимость от сети: при удаленном вызове модели добавляется сетевой латентность. Для некоторых приложений (например, интерактивное общение) даже сотни миллисекунд задержки могут ухудшать UX. Кроме того, без подключения к интернету сервис недоступен.
• Стоимостные издержки: аренда мощных GPU-инстансов в облаке дорогостоящая, особенно при круглосуточной работе. Обработка каждого запроса тоже потребляет ресурсы. При высокой нагрузке затраты быстро растут. Даже в своем датацентре – дорогое оборудование, электричество и охлаждение.
• Конфиденциальность данных: отправка пользовательских данных на удаленный сервер может быть нежелательной из соображений приватности или требований законодательства. Некоторые организации и пользователи предпочитают, чтобы данные (например, медицинские или личные) обрабатывались локально, а не уходили во внешнее облако.

Требования и особенности: для серверного развёртывания обычно требуется контейнеризация (Docker) и настройка оркестрации, GPU-драйверы. Модели часто нужно оптимизировать (например, с помощью TensorRT или ONNX) для целевого железа. Также важно обеспечить масштабируемость: можно применять автосcaling, шардинг по batch’ам запросов, кэширование результатов. В облаке предпочтительны модели оптимального размера – слишком огромная модель затруднит масштабирование и может превышать доступную память GPU, тогда как сжатые или дистиллированные версии облегчают деплой.

Локальное развёртывание (ПК, edge-устройства)

Локальное развёртывание означает запуск модели непосредственно на устройстве пользователя: персональном компьютере, смартфоне, встроенном устройстве (edge). Это может быть офлайн-режим работы приложения с ИИ, без обращения к серверу.

Преимущества:

• Низкая задержка и работа офлайн: все вычисления происходят на месте, нет сетевой задержки, что критично для реального времени. Приложение работает даже без доступа к интернету – важное свойство для автономных устройств, IoT, автомобилей, дронов.
• Конфиденциальность: данные пользователя не покидают устройство. Это устраняет риск утечки или нарушения приватности. В эпоху GDPR и подобных регуляций такой подход иногда обязателен.
• Отсутствие затрат на инфраструктуру: разработчик не несет расходы на содержание серверов – вычисления «оплачивает» пользователь, используя своё устройство. Массовое масштабирование бесплатное, так как каждая копия приложения работает на железе пользователя.

Недостатки:

• Ограниченные ресурсы: ПК или мобильное устройство сильно уступают серверу по мощности. Объем памяти и вычислительная сила лимитированы, зачастую нет мощного GPU. Это требует сильного сжатия моделей или использования менее требовательных моделей. Например, для смартфонов есть облегченные модели (MobileNet, DistilBERT и т.п.), но они могут уступать по качеству большим моделям.
• Энергопотребление: интенсивные вычисления по нагрузке на CPU/GPU устройства могут быстро разрядить батарею (особенно на мобильных). Поэтому модели на edge часто оптимизируются также на энергосбережение.
• Обновляемость и поддержка: выпустив модель в «поле», разработчик теряет полный контроль – пользователи могут долго не обновлять приложение, значит устаревшая модель останется у них. Исправить ошибку или улучшить качество на всех устройствах сразу сложно. Также, нужно учитывать разнообразие устройств: на различных телефонах/PC производительность модели будет разной, возможны несовместимости (надо поддерживать разные аппаратные ускорители – CPU, GPU, NPU).

Требования и инструменты: для локального выполнения моделей существуют специальные фреймворки – например, Core ML для iOS, TensorFlow Lite для Android/embedded, ONNX Runtime, NCNN, OpenVINO и др. Они позволяют запускать нейросети в среде с ограниченными ресурсами. Часто применяются техники вроде квантования (снижение точности весов до 8 или 4 бит, что резко сокращает размер модели и ускоряет вычисления), прунинга (отсечение незначимых весов) и др. Аппаратно используются мобильные GPU, DSP, нейронные ускорители (NPU – например, Neural Engine в Apple M1/M2 ). Разработчикам приходится балансировать между качеством модели и возможностью ее работать на широком спектре устройств.

Выбор между сервером и локальным решением зависит от задачи. Если требуется максимальная точность и тяжелая модель – часто выбора нет, нужно облако. Если критичны задержки или приватность – стоит инвестировать в оптимизацию и запуск на устройстве. Нередки гибридные схемы: например, базовые функции работают локально, а за более тяжелыми – обращение к облаку. Или модель частично работает на устройстве, частично на сервере (разделение вычислений). В любом случае, DevOps-инженерам и ML-разработчикам нужно учитывать эти trade-off при внедрении ИИ-систем в продакшен.

Модели DeepSeek: архитектура, производительность и применение

Одним из примеров передовой линии ИИ-моделей является семейство DeepSeek – серия открытых (и частично коммерческих) крупных моделей, разработанных с упором на различные задачи: обработка языка, код, мультимodal (визуально-лингвистические задачи), математика и др. Рассмотрим их технические особенности, архитектуру и возможности, с акцентом на новейшие версии (DeepSeek-Coder, DeepSeek-VL и др.).

Общая черта архитектуры DeepSeek – ориентация на большие языковые модели (LLM) с передовыми идеями вроде механизма внимания и Mixture-of-Experts (MoE). Многие модели DeepSeek используют архитектуру MoE, позволяющую задействовать лишь часть экспертов из очень крупного пула параметров для каждого запроса. Это дает значительный выигрыш в эффективности: модель может иметь сотни миллиардов параметров, но активными в каждом прогоне будут, скажем, десятки миллиардов, снижается вычислительная нагрузка . Кроме того, разработчики экспериментируют с оригинальными модулями – например, в DeepSeek-V3 внедрён механизм Multi-Head Latent Attention (MLA), позволяющий модели фокусироваться на нескольких важных деталях одновременно, ускоряя и улучшая понимание сложной информации . В обучении многих моделей DeepSeek используется многоступенчатый процесс: сочетание супервизованного обучения на больших корпусах, последующего тонкого настроя на задачи и даже этапы обучения с подкреплением. Некоторые модели (например, DeepSeek-R1-Zero) вообще первоначально тренируются только релизацией с подкреплением без учителя, приобретая навыки рассуждения самостоятельно .

Ниже приведён обзор ключевых моделей линейки DeepSeek и их характеристик:

Флагманские модели: DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 – на конец 2024 года одна из самых крупных моделей DeepSeek. Она содержит порядка 671 млрд параметров (из них ~37 млрд – активные, благодаря архитектуре MoE) . Это модель общего назначения (LLM) нового поколения, превосходящая по ряду метрик Llama 3.1 и Qwen 2.5, и сопоставимая с проприетарными GPT-4-уровня моделями . Для достижения такой производительности DeepSeek-V3 использует сочетание MoE-архитектуры и механизма MLA (Multi-Head Latent Attention), что повышает параллелизм и качество извлечения информации из входа . Иными словами, модель разбрасывает задачу между множеством «экспертов» и одновременно концентрируется на разных аспектах запроса. DeepSeek-V3 служит базовой моделью (DeepSeek-V3-Base), на основе которой выполняется дальнейшее дообучение для специализированных вариантов.

DeepSeek-R1 – модель, анонсированная в начале 2025 года, нацеленная на сложные задачи рассуждения (reasoning) и аналитические способности. По размеру она сопоставима с V3 (около 685 млрд параметров) . Особенность R1 – экспериментальная стратегия обучения: сначала была обучена модель DeepSeek-R1-Zero чисто с помощью безучительного RL (reinforcement learning without fine-tuning). Этот подход привёл к тому, что модель самостоятельно выработала базовые навыки решения задач, достигнув среднего показателя pass@1 около 71% на конкурсе AIME 2024, что сравнимо с уровнем модели OpenAI-o1 . Затем R1 дообучалась на синтетических задачах, сгенерированных собственной версией Zero, и прошла финальное крупномасштабное обучение с подкреплением на задачах логики, математики, программирования . Итог – DeepSeek-R1 стала флагманской моделью для reasoning, демонстрируя уровень, близкий к закрытым моделям OpenAI (так, заявлено соответствие OpenAI-o1 по ряду бенчмарков) . Архитектурно R1 базируется на той же трансформерной MoE-платформе, что и V3, но с дополнительной доводкой под задачи логического вывода.

Применение: модели вроде V3 и R1 – это универсальные большие модели, которые могут применяться в самых разных сценариях: обобщение текста, сложный вопрос-ответ, прохождение сложных тестов, многошаговые рассуждения, диалоги. R1 особенно хороша там, где требуются размышления (например, решение математических задач или головоломок на язык). Эти модели доступны исследователям для дальнейшего fine-tuning под конкретные задачи либо через API. Стоит отметить, что, будучи открытыми, DeepSeek-V3/R1 предоставляют сообществу альтернативу закрытым GPT-4, позволяя внедрять топовые ИИ в свои приложения без зависимости от крупных корпораций.

DeepSeek-Coder: модели для программирования

DeepSeek-Coder – направление моделей DeepSeek, специализирующихся на генерации и понимании исходного кода. Первая версия DeepSeek-Coder (2023 г.) содержала от 1.3 до 33 млрд параметров и была основана на архитектуре Llama, предлагая уже коммерческого уровня качество кодогенерации . С её помощью разработчики могли получать подсказки по коду, автодополнение и решения задач программирования на основе описаний.

Самый значительный скачок произошёл с выходом DeepSeek-Coder-V2 (лето 2024). Эта модель масштабировалась до 236 млрд параметров (в формате MoE) и была дополнительно предобучена на огромном корпусе – порядка 6 триллионов токенов, включающих коды на множества языков программирования . В результате Coder-V2 существенно улучшил навыки генерации кода и математического рассуждения. Он поддерживает 338 языков программирования (против ~80 в первой версии) и способен учитывать контекст длиной до 128 тысяч токенов – это колоссальное окно контекста, позволяющее модели работать с очень большими файлами и проектами. По оценкам, DeepSeek-Coder-V2 превосходит GPT-4 Turbo на задачах кодирования , а также конкурирует с лучшими профильными моделями от Google (например, вероятно, с моделью Codey 1.5).

Архитектурно Coder-V2 – это трансформер с MoE, обученный на смешанном датасете (код + естественный язык), что делает его эффективным не только в выдаче кода по описанию, но и в объяснении кода, отладке, решении математических примеров из программирования (задачи Project Euler и т.п.). Расширенный контекст достигается специальными архитектурными оптимизациями (возможно, позиционные кодировки для длинного контекста и т.д.).

Производительность: согласно отчетам, переход от Coder v1 к v2 поднял средний показатель точности решения конкурентных задач программирования с 15.6% до 71.0%, что сопоставимо с уровнем лучших закрытых моделей начала 2024 г. . Кроме того, Coder-V2 может генерировать развёрнутые решения, комментарии к коду и даже сам комментировать свои шаги (элементы self-reflection).

Применение: DeepSeek-Coder используется как основа для инструментов автодополнения кода (IDE-плагины), в чат-ботах помощниках программиста, для генерации шаблонов и boilerplate-кода, а также при обучении – в системах, которые проверяют решения студентов или помогают писать код на разных языках. Поддержка 338 языков означает, что модель покрывает не только популярные языки (Python, Java, C++), но и многие узкоспециальные и устаревшие, что ценно для миграции легаси-кода. Длинный контекст позволяет загрузить в модель целый репозиторий и задавать вопросы по взаимодействию разных модулей. Все это делает DeepSeek-Coder-V2 одним из самых продвинутых открытых кодовых помощников на сегодняшний день .

DeepSeek-VL: мультимодальные модели (визуально-лингвистические)

DeepSeek-VL – линия моделей, способных работать одновременно с изображениями и текстом, т.е. решать мультимодальные задачи. Первая модель DeepSeek-VL (V1) появилась в 2023 году, имела порядка 7,3 млрд параметров и стала первым крупным шагом DeepSeek в область объединения зрения и языка . Она показала, что общий подход LLM можно расширить на визуальные данные: модель могла делать описание изображений, отвечать на вопросы по картинке и т.д. Однако по мере развития появились более продвинутые версии.

DeepSeek-VL2 (конец 2024) – значительно улучшенная мультимодальная модель, около 27,5 млрд параметров . VL2 обучена понимать визуальную информацию на более глубоком уровне: она тонко настроена на задачи компьютерного зрения, и благодаря этому превосходит VL1 в таких задачах, как оптическое распознавание текста (OCR) на изображениях, генерация описаний к картинкам, ответы на визуальные вопросы и прочее . По сути, DeepSeek-VL2 понимает сложные изображения и их связь с текстом (например, может прочитать мем с картинкой и написать пояснение). Архитектурно VL2 сочетает языковую модель (базу взятую от DeepSeek-LLM ~1.3B) и визуальный энкодер. Заявлено, что VL2 – мультимодальный MoE-подход, то есть для эффективности также использует экспертов, что позволило достичь высокой точности при относительно невысокой вычислительной стоимости .

Интересно отметить, что DeepSeek-VL2 выпускается в нескольких вариантах: Tiny, Small и стандартный, с различным числом активных параметров (примерно от 1 млрд до 4.5 млрд активных весов) . Это сделано для разных применений: от менее мощных устройств до максимальной точности. DeepSeek-VL2 в лидерах по сочетанию качества и требований: например, он может обрабатывать изображения размером 1024×1024 пикселя с относительно низкими затратами .

Применение: мультимодальные модели DeepSeek открывают возможности для приложений, которые понимают и генерируют контент сразу в двух модальностях. Например:

• Вопросно-ответные системы по изображениям (залить фотографию и спросить, что на ней, или проанализировать график).
• Чат-боты, которые могут видеть изображение (скажем, пользователь прислал скриншот или диаграмму, и бот объясняет, что там).
• Генерация описаний для систем доступности (автоматическое описание содержимого изображения для незрячих пользователей).
• Анализ видео (применяя модель покадрово или с учётом последовательности через дополнения).
• DeepSeek-VL2 конкурирует с другими открытыми VL-моделями и приближается по возможностям к таким системам, как BLIP-2, PaLM-E, и даже некоторым возможностям мультимодального GPT-4, но в открытом доступе.

Другие специализированные модели DeepSeek

Кроме вышеперечисленных, экосистема DeepSeek включает ряд узкоспециализированных моделей, нацеленных на определённые домены:

• DeepSeek-Math: модель (~7 млрд параметров) для решения математических задач и вычислительных рассуждений . Построена на базе языковой модели (DeepSeek-Coder-Base 7B) с дообучением на 120 млрд токенов математических текстов, кодов и задач. DeepSeek-Math умеет решать уравнения, задачи по математике, outperform’ит общие LLM в математических выкладках. Тем не менее, для формальных доказательств существует отдельная линия:
• DeepSeek-Prover: модель (~6,9 млрд параметров) для автоматического доказательства теорем в системе Lean 4 . Она обучена на синтетических данных формальных доказательств и предназначена для помощи математикам и верификации. DeepSeek-Prover достигла впечатляющих результатов (SOTA) в своем классе, превзойдя даже DeepSeek-Math в задачах символического вычисления и формальной логики .
• Janus (JanusFlow, Janus-Pro): экспериментальные авторегрессивные мультимодальные модели (2025 г.), объявленные как попытка объединить понимание и генерацию разных модальностей под одной крышей . Janus разделяет визуальное представление на два пути – для понимания и для генерации – и, например, Janus-Pro способен по текстовому описанию генерировать изображения, превосходя по качеству DALL-E 3 и Stable Diffusion (так заявлено в релизе) . Это говорит о том, что DeepSeek не ограничивается языком – идёт экспансия и в генеративную графику.

Линейка DeepSeek весьма обширна и развивается стремительно. За период 2023–2024 вышли версии V2, V2.5, V3, R1, VL2, Coder-V2 и другие – каждая со своими улучшениями. Ключевой упор команды DeepSeek – интеграция новейших научных достижений (MoE, RLHF, длинный контекст и пр.) в открытые модели, конкурирующие или превосходящие закрытые аналоги. Для разработчиков и инженеров эти модели представляют большой интерес: их можно развернуть локально (некоторые небольшие версии), использовать через HuggingFace, и адаптировать под свои нужды, не опасаясь лицензионных ограничений строгих корпораций.

С технической точки зрения, изучение DeepSeek даёт пример, как строятся масштабируемые архитектуры ИИ: комбинация трансформерных основ с экспертовыми слоями, специальные режимы обучения (например, R1-Zero через RL), мультимодальные слияния и т.д. Производительность моделей DeepSeek на различных бенчмарках (AlignBench, CodeForce, GPQA и др.) подтверждает эффективность таких решений – многие их модели входят в топ-список, соревнуясь с GPT-4 Turbo и другими флагманами .

Маркетинговые уловки и мифы в индустрии ИИ

Наряду с реальными достижениями, индустрия ИИ изобилует маркетинговым хайпом. Часто возможности систем преувеличиваются, а терминология используется нечестно ради привлечения внимания. Разработчикам важно разбираться в этих уловках, чтобы отделять правду от рекламы. Рассмотрим несколько распространённых приемов:

1. AI-washing – выдавать обычное за ИИ. Появился даже термин «AI washing» по аналогии с greenwashing. Это маркетинговая тактика, когда продукт преподносится как «основанный на ИИ» или «с нейросетью», хотя на деле роль ИИ там минимальна или отсутствует . Например, компании навешивают ярлыки «Smart», «AI-powered» на самые простые алгоритмы . Простейший скрипт с if-else вдруг называется «искусственным интеллектом», а статистическая модель – «нейросетью следующего поколения». Подобное раздутие путает потребителей и инвесторов, подрывает доверие: когда под красивым лозунгом нет реальной технологии, это дискредитирует всю отрасль. Примеры: выпуски товаров с заявлением «создано совместно с ИИ» без указания, как именно (известный случай – напиток Coca‑Cola Y3000, якобы «созданный ИИ», что вызвало критику за отсутствие конкретики) . В стартап-среде некоторые проекты переобуваются в «AI-компанию» для поднятия оценки, хотя новизны мало. Разоблачение: всегда спрашивайте, в чём именно состоит ИИ в продукте – машинное обучение, нейросеть, или просто маркетинговый жаргон?

2. Иллюзия разума и антропоморфизмы. Маркетинг и медиа часто очеловечивают ИИ, создавая иллюзию, что модель «думает» или обладает сознанием. Используются фразы наподобие: «нейросеть понимает ваши эмоции», «ИИ принял решение», «цифровой мозг», «машина воображает» и т.п. Это подкрепляется и внешним обликом (роботы с человеческим лицом, виртуальные ассистенты с личностями). Такое антропоморфизирование чрезмерно раздувает представление о возможностях ИИ . По сути, модели оперируют статистическими корреляциями, не имеют ни сознания, ни намерений, но в воображении пользователей формируется образ почти живого интеллекта. Исследования отмечают, что приписывание человеческих качеств ИИ – мощный фактор создания хайпа, завышения ожиданий . Люди склонны проецировать на даже простые программы (эффект ELIZA – когда примитивный чат-бот в 60-х вызвал у людей ощущение, что компьютер их понимает и сочувствует). Маркетологи пользуются этим: добавив пару фраз о «почти человеческом уровне понимания» в описание чат-бота, можно вызвать ажиотаж. Опасность: помимо маркетинга, это ведет к тому, что пользователи переоценивают надежность и доверяют ИИ там, где не следует – например, в критичных решениях, думая, что «он же как человек рассудит правильно». Разработчикам важно донести реальность: за впечатляющими ответами нет настоящего сознательного размышления, и модели могут ошибаться или выдумывать факты.

3. Жаргон и терминология для преувеличения. В индустрии ИИ постоянно появляются модные термины, которые нередко используются как buzzwords без четкого определения, только чтобы произвести впечатление. Например: «нейроморфный», «когнитивный ИИ», «самообучающийся», «суперинтеллектуальный алгоритм», «AGI-решение» и т.д. Некоторые из этих слов имеют под собой реальное понятие (например, когнитивные вычисления – маркетинговый термин IBM для описания Watson), другие вообще размыты. Термин AGI (Artificial General Intelligence, искусственный общий интеллект) часто фигурирует в рекламных материалах стартапов – мол, «наш продукт – шаг к AGI». На деле до настоящего AGI, способного к универсальному интеллекту как у человека, современным системам далеко, это признано исследователями. Подобное словоблудие призвано впечатлить непосвященную аудиторию (инвесторов, клиентов), но эксперты к нему относятся скептически. Ещё пример – фраза «ИИ на базе нейросети» в рекламе простого мобильного приложения: зачастую внутри может быть какой-нибудь встроенный классификатор из готовой библиотеки, но звучит солидно. Также распространено, когда продукт, решающий узкую задачу, преподносится как «разумный помощник», «виртуальный гений» и т.п.

4. Скрытые человеческие ресурсы выдаются за ИИ. Ещё один «грязный секрет» индустрии: некоторые сервисы, провозглашающие себя полностью AI-driven, на самом деле частично или полностью полагаются на труд людей. Например, были случаи с «ИИ»-чатами, где сложные вопросы в реальности переадресовывались скрытой команде экспертов, или платформы, выдающие, что дизайн делает нейросеть, а фактически дизайнеры вручную. Это делается, чтобы на старте показать крутой результат, пока технология не готова, – т.е. имитировать ИИ. В краткосроке это впечатляет пользователей, но в долгосроке разоблачивается и подрывает репутацию.

Чтобы не поддаваться на маркетинговые уловки, полезно:

• Разбираться в терминологии: понимать, что стоит за словами «нейросеть», «глубокое обучение», «обучение без учителя» и др., чтобы определить, правда ли продукт использует эти методы.
• Требовать фактов: реальные метрики, примеры использования, публикации. Если утверждается «наш ИИ перевернул индустрию», должны быть доказательства (статьи, бенчмарки).
• Оценивать здраво возможности: даже самые передовые модели (GPT-4, etc.) имеют ограничения – они делают ошибки, у них нет «я», они не волшебники. Если что-то звучит слишком хорошо (например, «наш ИИ никогда не ошибается»), вероятно это преувеличение.

Индустрия ИИ переживает период ажиотажа, поэтому естественно появление мифов. Наша задача как специалистов – сохранять скептицизм и основывать мнения на технических реальностях, а не на громких лозунгах. Разоблачая маркетинговые мифы, мы помогаем и себе, и клиентам сосредоточиться на реальных ценностях ИИ-технологий, применяя их там, где они действительно работают, и не ожидая от них невозможного.

Заключение: современные системы ИИ – это впечатляющее сочетание новых идей и проверенных технологий. Понимание их архитектуры (от нейронных сетей разных типов до гигантских моделей вроде DeepSeek) и умение развёртывать их эффективно – ключевые навыки для разработчиков и инженеров сегодня. Однако, не менее важно уметь критически оценивать информацию об ИИ, отличая реальные технические достижения от маркетингового шума.