GPT (ChatGPT), Яндекс GPT, Claude

Современные языковые модели: GPT, Яндекс GPT и Claude

Настоящая статья представляет собой детальный анализ трех ведущих семейств больших языковых моделей (Large Language Models, LLM): GPT (включая ChatGPT) от OpenAI, Яндекс GPT от Яндекса и Claude от Anthropic. Цель — предоставить структурированное, технически выверенное сравнение их архитектур, возможностей, областей применения и философии разработки.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) и ChatGPT от OpenAI

GPT — это серия авторегрессионных языковых моделей, основанных на архитектуре Transformer, разработанной компанией OpenAI. Ключевой принцип — генеративное дообучение на разнообразных текстовых данных с последующей тонкой настройкой для конкретных задач.

Эволюция и ключевые версии

• GPT-3 (2020): Модель с 175 миллиардами параметров, продемонстрировавшая способность к few-shot и zero-shot обучению. Стала основой для первых коммерческих API OpenAI.
• GPT-3.5 (2022): Улучшенная версия, оптимизированная для диалога. Именно на этой архитектуре был построен первоначальный ChatGPT, запущенный в ноябре 2022 года.
• GPT-4 (2023): Мультимодальная модель (принимает текст и изображения), более крупная и точная, чем предшественники. Обладает улучшенными способностями к рассуждению, пониманию контекста и сниженной склонностью к генерации вредоносного контента.

Технические особенности и обучение

Модели GPT используют декодерную часть Transformer. Обучение проходит в два основных этапа: предварительное обучение на обширном корпусе интернет-текстов, книг, статей и других данных для предсказания следующего слова, и последующее обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). RLHF является критически важным для выравнивания модели с человеческими ценностями, делая ее ответы более полезными, честными и безопасными.

Основные области применения

• Диалоговые интерфейсы и виртуальные ассистенты (ChatGPT).
• Генерация и доработка программного кода (GitHub Copilot).
• Создание контента: статьи, маркетинговые тексты, сценарии.
• Анализ и суммаризация документов.
• Образовательные инструменты и репетиторство.

Яндекс GPT (YaLM) от Яндекса

Яндекс GPT (также известная как YaLM — Yet another Language Model) — это семейство больших языковых моделей, разрабатываемых российским технологическим гигантом Яндекс. Модель создана с акцентом на понимание и генерацию текстов на русском языке и интеграцию в экосистему сервисов Яндекса.

Эволюция и ключевые версии

• YaLM 100B (2022): Первая в России языковая модель со 100 миллиардами параметров, обученная на английских и русских текстах.
• Яндекс GPT 1 (2023): Публично анонсированная модель, лежащая в основе голосового ассистента Алисы и других сервисов. Обучена с применением RLHF.
• Яндекс GPT 2 (2023/2024): Улучшенная версия с лучшим качеством ответов, поддержкой более длинного контекста и повышенной безопасностью.

Технические особенности и обучение

Архитектура также основана на Transformer. Главное отличие — состав обучающего датасета, где значительную часть составляют качественные русскоязычные тексты, включая данные из энциклопедий, художественной литературы, новостей и собственных сервисов Яндекса. Это обеспечивает глубокое понимание языковых и культурных особенностей. Обучение также включает этап RLHF с привлежением русскоязычных асессоров. Модель оптимизирована для работы на российском аппаратном обеспечении.

Основные области применения

• Умный ассистент Алиса с расширенными диалоговыми возможностями.
• Интеграция в поиск Яндекса для генерации прямых ответов.
• Сервис Яндекс Станция для управления умным домом.
• Бизнес-продукт YandexGPT для корпоративных клиентов (аналитика, поддержка клиентов, генерация идей).
• Образовательные проекты и репетитор.

Claude от Anthropic

Claude — это семейство языковых моделей, разработанных компанией Anthropic, основанной бывшими сотрудниками OpenAI. Ключевой фокус Anthropic — создание безопасных, управляемых и интерпретируемых ИИ-систем, следующих конституционным принципам.

Эволюция и ключевые версии

• Claude 1 (2023): Первая публично доступная модель, представленная в двух вариантах: Claude и Claude Instant (более быстрая и легкая).
• Claude 2 (2023): Улучшенная модель с увеличенным размером контекста (до 100-200 тыс. токенов), лучшими рассуждениями и возможностью обработки файлов (PDF, TXT, код).
• Claude 3 (2024): Семейство моделей разного размера (Haiku, Sonnet, Opus) с мультимодальным восприятием (изображения), state-of-the-art производительностью и сниженным количеством отказов в ответах.

Технические особенности и обучение

В основе Claude лежит оригинальная архитектура, детали которой раскрыты не полностью, но базируется на Transformer. Главная инновация — метод обучения Constitutional AI (Конституционный ИИ). Вместо прямого RLHF, где люди оценивают конкретные ответы, модель обучается следовать набору прописанных принципов (конституции), например, «уважай права человека», «не обманывай». Модель самостоятельно критикует и улучшает свои ответы в соответствии с этими принципами, что, по заявлению Anthropic, повышает безопасность и снижает непреднамеренные смещения.

Основные области применения

• Обработка и анализ длинных документов (юридические контракты, техническая документация, исследования).
• Безопасный и управляемый диалог для корпоративных клиентов.
• Сложные рассуждения, планирование и генерация творческого контента с высокой точностью.
• Исследовательские задачи, требующие минимизации вредоносных выводов.

Сравнительный анализ моделей

Тенденции и будущее развитие

Развитие больших языковых моделей движется по нескольким ключевым векторам. Увеличивается эффективность и уменьшается стоимость обучения и инференса. Мультимодальность становится стандартом, модели учатся работать со звуком, видео и сенсорными данными. Повышается степень персонализации моделей под конкретного пользователя или задачу. Разработка методов повышения безопасности, управляемости и интерпретируемости моделей остается критически важной. Наконец, наблюдается движение к открытости (open-source модели, такие как LLaMA) и регулированию на государственном уровне.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какая модель лучше всего понимает русский язык?

Яндекс GPT имеет значительное преимущество в работе с русским языком благодаря обучению на обширных и качественных русскоязычных корпусах, а также тонкой настройке с участием носителей языка. GPT-4 и Claude 3 демонстрируют хорошее понимание, но могут уступать в тонкостях культурного контекста, идиомах и специфической лексике.

В чем принципиальная разница между RLHF и Constitutional AI?

RLHF полагается на прямые оценки людей, которые ранжируют или оценивают ответы модели, что может внести человеческие предубеждения и является трудоемким. Constitutional AI использует набор прописанных принципов (конституцию), и модель сама обучается оценивать и корректировать свои ответы согласно этим принципам, что потенциально делает процесс более масштабируемым и последовательным.

Могут ли эти модели заменить поисковые системы?

Не полностью. Языковые модели генерируют правдоподобные ответы на основе паттернов в данных, но не осуществляют поиск в реальном времени и могут «галлюцинировать» (выдавать неправдоподобную или ложную информацию). Современные поисковики (как Яндекс или Bing с ChatGPT) интегрируют LLM для генерации сводных ответов, но основываются на классическом поиске и ранжировании ссылок для обеспечения актуальности и достоверности.

Что означает «размер контекста» и почему это важно?

Размер контекста (окна) — это количество токенов (слов/частей слов), которые модель может одновременно принять на входе и учесть при генерации ответа. Большое окно контекста (как у Claude) позволяет модели работать с целыми книгами, длинными техническими документами или поддерживать очень длинные диалоги, не теряя нити обсуждения.

Как компании выбирают между этими моделями для бизнеса?

Выбор зависит от задач: для глубокой работы с русскоязычным контентом и интеграции в российскую цифровую среду выбирают Яндекс GPT. Для международных проектов с акцентом на креативность и обобщение — GPT-4. Для обработки объемных документов, юридических или исследовательских задач с высочайшими требованиями к безопасности и рассуждениям — Claude. Также учитывают стоимость API, требования к задержкам (latency) и нормативные ограничения (например, необходимость хранения данных в определенной юрисдикции).

Заключение

Современный ландшафт больших языковых моделей представлен не одним монополистом, а рядом мощных решений, каждое из которых имеет свою специализацию и философию разработки. GPT-4 от OpenAI задает высокую планку по универсальности и креативности. Яндекс GPT предлагает непревзойденное качество работы с русским языком и глубокую интеграцию в локальную экосистему. Claude от Anthropic фокусируется на безопасности, управляемости и работе с экстремально длинным контекстом. Понимание их архитектурных особенностей, методов обучения и сильных сторон позволяет делать осознанный выбор как для исследовательских целей, так и для построения коммерческих приложений на основе искусственного интеллекта.