Умный ИИ. Агенты, архитектура, обучение. Технический обзор.

В течение последних нескольких лет гонка вооружений в области искусственного интеллекта определялась одним простым правилом: больше — значит лучше. Больше параметров, больше данных, больше вычислений. Мы все работали, исходя из базового предположения, что для каждой сложной задачи требуется огромная большая языковая модель (LLM).

Но что, если это неверно?

Новая исследовательская работа NVIDIA потрясла сообщество разработчиков, подвергнув сомнению весь этот постулат. Результаты исследования очевидны: модель DeepSeek-R1-Distill с 7 миллиардами параметров превосходит такие гиганты, как GPT-4o и Claude 3.5, в сложных задачах рассуждения.

И это не случайность. Это вспышка гораздо более глубокой тенденции.

Мы видим, как новые методы обучения, такие как пролонгированное обучение с подкреплением (ProRL), открывают совершенно новые стратегии рассуждения в моделях. Мы видим статьи, подобные «Less is More», которые доказывают, что крошечная рекурсивная сеть может достичь высочайшей точности в решении сложных задач, которые ставят в тупик массивные модели.

Доказательства однозначны и однозначны: меньше не значит слабее. Благодаря целенаправленным инновациям в обучении и архитектуре, небольшие модели достигают превосходной производительности и эффективности.

В сегодняшнем выпуске мы подробно рассмотрим этот сдвиг парадигмы. Мы рассмотрим три основных вывода, которые изменят подход к созданию агентов ИИ.

Во-первых, почему меньше не значит слабее, на конкретных примерах моделей с 7 миллиардами параметров, которые превосходят модели со 175 миллиардами параметров.

Во-вторых, непревзойденная эффективность делает SLM дешевле, быстрее и единственно оптимальным вариантом для большинства задач агентов.

И наконец, почему будущее ИИ — не один гигантский мозг, а более интеллектуальная модульная архитектура специализированных моделей.

Если вы работаете в сфере искусственного интеллекта, то этот разговор вы не можете позволить себе пропустить.