Чат GPT и DeepSeek: Две стороны ИИ-революции. Как они работают и чем отличаются

В последние годы искусственный интеллект перестал быть фантастикой и стал частью нашей повседневности. В центре этой революции — большие языковые модели (LLM), способные понимать и генерировать человеческий текст. Два самых громких имени на этом рынке — это Чат GPT от компании OpenAI и набирающий популярность DeepSeek. Но что скрывается за этими названиями? Как они работают и в чем ключевые различия для пользователя? Давайте разберемся.

ChatGPT — это крупная языковая модель, разработанная компанией OpenAI. Она предназначена для генерации текста, поддержания диалога, ответов на вопросы и выполнения различных задач по текстовому запросу (промпту). ChatGPT прошел несколько этапов развития: от моделей GPT-3 и GPT-4 до специализированных версий, тонко настроенных (fine-tuned) для общения с человеком с помощью методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning from Human Feedback — RLHF).

Проще говоря, ChatGPT — это универсальный цифровой собеседник, который может написать эссе, составить бизнес-план, объяснить сложную концепцию простыми словами или просто пошутить.

Основу ChatGPT составляет архитектура Transformer, specifically механизм внимания (attention). Это позволяет модели анализировать связи между словами в тексте, даже если они стоят далеко друг от друга.

Процесс работы можно упрощенно представить в несколько этапов:

1.Предобучение (Pre-training): Модель обучалась на колоссальных массивах текстовых данных из интернета (книги, статьи, сайты). На этом этапе она научилась предсказывать следующее слово в последовательности, усвоив грамматику, факты и стилистику языка.

2.Тонкая настройка (Fine-tuning): После предобучения модель дополнительно настраивали с привлечением людей-ассистентов. Они оценивали ответы модели, тем самым "обучая" ее давать более полезные, безопасные и соответствующие запросу ответы. Ключевую роль здесь сыграло обучение с подкреплением (RLHF).

DeepSeek — это современная большая языковая модель, созданная китайской компанией DeepSeek AI. Изначально известная своими мощными моделями для кодирования (например, DeepSeek Coder), компания выпустила и универсальные модели для общения, такие как DeepSeek Chat. Модель активно конкурирует с лидерами рынка, предлагая высокое качество ответов.

Главная особенность DeepSeek — это ее открытость. Модель и ее веса были опубликованы для исследовательского сообщества, что отличает ее от более закрытой политики OpenAI. Это позволяет разработчикам глубже изучать архитектуру и создавать на ее основе собственные приложения.

(Здесь рекомендуется разместить фото 2: Логотип DeepSeek или изображение, связанное с кодом и данными, подчеркивающее ее "открытую" и "техническую" природу.)

Под капотом DeepSeek работает на очень похожих принципах. Это также модель-трансформер, прошедшая предобучение на огромном корпусе текстов.

Однако есть нюансы в архитектуре и подходе к обучению:

• Эффективность данных: DeepSeek известна тем, что добивается высокой производительности, эффективно используя данные для обучения, возможно, применяя уникальные методы фильтрации и подготовки данных.

• Смешанные эксперты (Mixture of Experts, MoE): В некоторых своих версиях DeepSeek может использовать архитектуру "смешанных экспертов". В этой системе внутри одной большой модели есть множество "под-моделей" (экспертов). Для каждого запроса активируется только часть из них, что делает процесс быстрее и эффективнее без потери качества.

• Акцент на коде: Изначально фокус на обучении с использованием большого объема программного кода сделал DeepSeek особенно сильной в задачах, связанных с программированием.

Несмотря на различия, у этих моделей много общего:

1.Фундаментальная технология: Обе построены на архитектуре Transformer и являются большими языковыми моделями.

2.Базовые возможности: Обе отлично справляются с генерацией текста, переводом, суммированием, написанием кода и ведением диалога.

3.Процесс обучения: Прошли через этапы предобучения на больших данных и последующей тонкой настройки.

4.Цель: Создание универсального и полезного ИИ-ассистента для помощи человеку в решении самых разных задач.

5.Ограничения: Как и все ИИ, они могут галлюцинировать (выдавать ложную информацию), не имеют собственного сознания и их знания ограничены датой обучения.

Пока одни нейросети на трейдерском турнире приумножали капитал, ChatGPT 5 потерпел полное фиаско. Его потери превысили $6000, и он завершил турнир с суммой в $3700. Для сравнения, DeepSeek 3.1 увеличил депозит на 5%, а Qwen3-Max — более чем на 20%. Эксперты объясняют столь слабый результат ChatGPT его массовостью, которая, возможно, привела к деградации алгоритмов.

И ChatGPT, и DeepSeek — это мощнейшие достижения в области искусственного интеллекта. Выбор между ними часто зависит от конкретных задач.

• ChatGPT — это универсальный, удобный и популярный выбор для повседневных задач, с сильной интеграцией в различные сервисы.

• DeepSeek — это мощный, иногда более эффективный конкурент с открытым подходом, что особенно ценно для разработчиков и исследователей.

Их конкуренция двигает всю индустрию вперед, заставляя модели становиться умнее, быстрее и доступнее. Вне зависимости от того, какую технологию вы выберете, будущее, где ИИ-ассистенты станут нашими неотъемлемыми помощниками, уже наступило.