Конец эпохи масштабирования: почему алгоритмические прорывы важнее размера модели

На протяжении большей части последнего десятилетия прогресс в области искусственного интеллекта был обусловлен масштабом. Более крупные наборы данных, больше параметров и большая вычислительная мощность стали формулой успеха. Команды соревновались в создании более масштабных моделей, измеряя прогресс в триллионах параметров и петабайтах обучающих данных. Мы называем это эпохой масштабирования. Она во многом способствовала современному прогрессу ИИ, но сейчас мы приближаемся к пределу, когда простое увеличение размеров моделей уже не является наиболее эффективным, разумным и устойчивым подходом. В результате акцент смещается с чистого масштабирования на прорывы в алгоритмах. В этой статье мы рассмотрим, почему масштабирование само по себе неэффективно и как следующий этап развития ИИ будет зависеть от алгоритмических инноваций.

Закон убывающей отдачи при масштабировании модели

Эпоха масштабирования была построена на прочном эмпирическом фундаменте. Исследователи наблюдается что увеличение размера моделей и наборов данных может привести к предсказуемому росту производительности. Эта закономерность получила название законы масштабированияЭти законы быстро стали PlayBook для ведущих лабораторий ИИ, подпитывая гонку за создание всё более крупных систем. Эта гонка привела к появлению крупных языковых моделей и фундаментальные модели которые сейчас обеспечивают работу многих современных систем искусственного интеллекта. Однако, как и любая экспоненциальная кривая, масштабирование ИИ сейчас начинает сглаживаться. расходы Разработка ещё более крупных моделей стремительно растёт. Обучение современной системы теперь потребляет столько же энергии, сколько и маленький город, что вызывает серьёзные экологические проблемы. Финансовые затраты настолько велики, высокая что лишь немногие организации могут конкурировать. Между тем, мы наблюдаем явные признаки убывающая доходностьУдвоение количества параметров больше не удваивает производительность. Улучшения также являются постепенными, лишь уточняя существующие знания, а не открывая новые возможности. Прирост ценности на каждый дополнительный доллар и потраченную мощность снижается. Стратегия масштабирования достигает своих экономических и технических пределов.

Новый рубеж: алгоритмическая эффективность

Ограниченность законов масштабирования побудила исследователей сосредоточиться на эффективности алгоритмов. Вместо того чтобы полагаться на грубую силу, они начали разрабатывать более интеллектуальные алгоритмы, более эффективно использующие ресурсы. Недавние достижения иллюстрируют мощь этого сдвига. Например, архитектура Transformer, управляемая механизмом внимания, годами доминировала в области искусственного интеллекта. Однако у внимания есть и слабость: её вычислительные требования быстро растут с длиной последовательности. Модели пространства состояний (SSM), Такие, как Мамба, становятся многообещающей альтернативой Transformer. Обеспечивая более эффективные избирательные рассуждения, SSM могут сравниться по производительности с гораздо более крупными Transformer, работая при этом быстрее и используя значительно меньше памяти.

Другим примером эффективности алгоритмов является рост Группа экспертов (MoE) Модели. Вместо того, чтобы активировать целую огромную сеть для каждого входного сигнала, системы MoE направляют задачи только наиболее релевантному подмножеству более мелких сетей, или «экспертам». Модель может содержать миллиарды параметров, но каждое вычисление использует лишь их часть. Это похоже на огромную библиотеку, в которой вы открываете только те книги, которые нужны для ответа на вопрос, вместо того, чтобы каждый раз читать все книги в здании. В результате получается объём знаний гигантской модели при эффективности гораздо меньшей.

Еще один пример объединения этих идей: DeepSeek-V3, модель «Смесь экспертов», улучшенная с помощью Многоголовое скрытое внимание (MLA). MLA улучшает традиционное внимание, сжимая состояния «ключ-значение», что позволяет модели эффективно обрабатывать длинные последовательности, подобно SSM, сохраняя при этом сильные стороны Transformers. Имея в общей сложности 236 миллиардов параметров, но активируя лишь часть из них для каждой задачи, DeepSeek-V3 обеспечивает высочайшую производительность в таких областях, как кодирование и рассуждения, при этом будучи более доступным и менее ресурсоёмким, чем сравнительно большие масштабируемые модели.

Это не просто отдельные примеры. Они отражают более широкую тенденцию к более интеллектуальному и эффективному проектированию. Исследователи сейчас сосредоточены на том, как сделать модели быстрее, компактнее и менее требовательными к данным, не жертвуя производительностью.

Почему этот сдвиг имеет значение

Переход от опоры на масштаб к фокусировке на алгоритмических прорывах оказывает значительное влияние на сферу ИИ. Во-первых, он делает ИИ более доступным для всех. Успех больше не зависит только от наличия самых мощных компьютеров. Небольшая группа исследователей может создать новую разработку, превосходящую модели, созданные с гораздо большим бюджетом. Это превращает инновации из гонки за ресурсами в процесс, основанный на идеях и опыте. В результате университеты, стартапы и независимые лаборатории теперь могут играть более важную роль, выходя за рамки крупных технологических компаний.

Во-вторых, это помогает сделать ИИ более полезным в повседневных задачах. Модель с 500 миллиардами параметров может выглядеть впечатляюще в исследованиях, но её огромный размер делает её использование на практике сложным и дорогостоящим. В отличие от этого, эффективные решения, такие как модели Mamba или Mixture of Experts, могут работать на стандартном оборудовании, включая устройства на периферии сети. Эта простота использования имеет ключевое значение для внедрения ИИ в распространённые приложения, такие как диагностические инструменты в здравоохранении или функции мгновенного перевода на смартфонах.

В-третьих, он решает проблему устойчивого развития. Энергозатраты на создание и эксплуатацию гигантских моделей ИИ становятся серьёзной проблемой для окружающей среды. Уделяя особое внимание эффективности, мы можем значительно сократить выбросы углерода, связанные с работой ИИ.

Что будет дальше: эра проектирования интеллекта

Мы вступаем в то, что можно назвать эпохой проектирования интеллекта. Вопрос уже не в том, насколько большой мы можем сделать модель, а в том, как разработать модель, которая изначально будет более интеллектуальной и эффективной.

Этот сдвиг принесёт инновации в несколько основных областей исследований. Одна из областей, где можно ожидать прогресса, — это архитектура моделей ИИ. Новые модели, такие как уже упомянутые модели пространства состояний, могут изменить способ обработки данных нейронными сетями. Например, архитектура, вдохновлённая… динамические системы оказывается более эффективным в экспериментах. Также особое внимание будет уделено методам обучения, которые помогают моделям эффективно обучаться на гораздо меньшем количестве данных. Например, авансы в малом и нулевом обучении делают ИИ более эффективным в работе с данными, в то время как такие методы, как активация рулевого управления позволяют улучшить поведение без переобучения. Улучшения после обучения и использование синтетические данные также значительно сокращают потребность в обучении, иногда в разы 10,000.

Мы также увидим растущий интерес к гибридным моделям, таким как нейросимволический ИИНейро-символический ИИ становится основная тенденция В 2025 году, объединив распознавание образов нейронного обучения с логическими возможностями символьных систем, мы получим лучшую объяснимость и меньшую зависимость от данных. Примеры включают: АльфаГеометрия 2 и АльфаДоказательство, которые позволят Google DeepMind завоевать золотую медаль на IMO 2025. Цель состоит в разработке систем, которые не просто предсказывают следующее слово на основе статистики, но также понимают и рассуждают о мире подобно человеку.

Выводы

Эпоха масштабирования имела решающее значение и обеспечила значительный рост ИИ. Она расширила границы возможного и создала основополагающие технологии, на которые мы опираемся сегодня. Но, как и любая развивающаяся технология, первоначальная стратегия в конечном итоге исчерпывает свой потенциал. Грядущие крупные прорывы будут достигнуты не за счёт добавления новых уровней в стек. Напротив, они станут результатом перепроектирования самого стека.

Будущее принадлежит тем, кто внедряет инновации в алгоритмы, архитектуру и фундаментальную науку машинного обучения. Это будущее, в котором интеллект измеряется не количеством параметров, а элегантностью дизайна. Стремление к созданию более интеллектуальных алгоритмов только начинается. Этот переход открывает путь к более доступному, устойчивому и по-настоящему интеллектуальному ИИ.