Головні тренди нейронних мереж у 2025 році

У 2025 році нейронні мережі перестали бути технологією з фантастичних фільмів — тепер це буденність як для IT-фахівців, так і для пересічних користувачів. Вони працюють у чат-ботах, створюють відео, допомагають у медичній діагностиці та роблять навчання персоналізованим.

Але що чекає цю сферу далі? Чи залишаться трансформери архітектурою, що домінує, чи на зміну їм прийдуть нові рішення? Разом із Павлом Лисим, Senior Machine Learning Engineer в Universe Group, High Bar Journal шукав відповіді на ці питання.

Як змінилася сфера нейронних мереж за останній рік?

2024 рік став переломним. Hugging Face, Mistral та LLaMA від Meta довели: навчання нейронної мережі не обов'язково вимагає дата-центру масштабу Amazon.

За словами Павла Лисого, починаючи з 2017 року, коли вийшов пейпер «Аttention is all you need», технологія розвивалась по експоненті: «В цілому, 2024 рік запам'ятався нам такими моделями, як Llama 3, Gemini 1.5/2, GPT‑4o і GPT‑4o Mini та Claude 3/3.5. Нейронні мережі почали не лише «запамʼятовувати» контекст у масштабах, наближених до людського, але й обробляти інформацію з тексту, зображень, аудіо й навіть відео одночасно. Це дозволило бізнесам і розробникам інтегрувати ШІ у складні сценарії: від підтримки клієнтів і автоматизації документообігу до генерації відеоконтенту та управління складними ланцюгами підзадач». 

10 ключових трендів у розвитку нейронних мереж у 2025 році

1. Multimodal AI

Моделі, здатні працювати з текстом, зображеннями, аудіо, відео та навіть діями (action outputs), стають нормою. Така глибока мультимодальність формує «людиноподібне» сприйняття, що дозволяє розв'язувати задачі, які раніше потребували одночасного використання різних моделей.

2. Персоналізація та довготривала памʼять

Моделі навчаються «памʼятати» попередні діалоги, стиль, потреби користувача та контекст. Це фундамент для створення адаптивних інтерфейсів, які підлаштовуються під кожного. UX стає справді персональним.

3. Edge AI

Inference переходить з хмари на пристрої. Малі, але потужні моделі (як-от Phi‑3, LLaMA 3‑Mini, Gemma) вже працюють на смартфонах, в браузерах і в enterprise‑IoT. Це відкриває шлях до створення автономних систем, де дані не залишають пристрою.

4. «Small is smart», поява моделей‑спеціалістів

Не завжди потрібні гігантські LLM. Fine-tuned моделі або адаптовані через LoRA легко закривають вузькі задачі: швидко, дешево й точково. Цей тренд розвивається паралельно з мультимодальністю й універсальними моделями.

5. Менш енерговитратні моделі

Енергоспоживання стало реальною проблемою для нейромереж. Особливо це стосується етапу використання моделей. Рішення — полегшені архітектури, інкрементальне (поетапне) навчання. Окрім цього, компактні способи налаштування параметрів і передача даних саме туди, де це необхідно, робить ШІ придатним до сталого використання в бізнесі. 

6. Автономні агенти

Це вже не просто чат‑боти. Агенти у 2025 здатні самостійно шукати інформацію, запускати код, тестувати середовище, формувати плани дій. Проте хайпові розмови про AGI — поки перебільшення: до повної автономності ще далеко.

7. Інтерпретованість

В епоху, де нейронні мережі це частина критичних систем, пояснюваність стала must-have. XAI (explainable AI) розвивається в медицині, фінансах, праві. Моделі мають вміти пояснювати, чому вони зробили саме такий вибір.

8. Mixture of Experts (MoE)

Моделі типу MoE активують лише частину своєї структури під конкретне завдання. Це дозволяє масштабувати параметри без зростання витрат на inference. Google активно експериментує з цією архітектурою в Gemini. Навіть більше, Google DeepMind і раніше, і зараз, активно досліджує та застосовує MoE у своїх великих моделях. Інші великі гравці, такі як Meta (з Mixtral), також активно використовують MoE.

9. Open source як рушій змін

Спільнота Hugging Face, open-weights-моделі від Mistral, Meta, Databricks — усе це робить навчання нейронної мережі доступним навіть без власного датацентру. Розвиток не гальмується, а навпаки пришвидшується.

10. Повернення до альтернатив трансформерам

Попри популярність трансформерів, інтерес до згорткових нейронних мереж, рекурентних нейронних мереж та гібридів типу RWKV, RetNet тільки зростає. Вони краще підходять для Edge AI, генерації в реальному часі та економії ресурсів.

Модифіковані архітектури: що після трансформерів?

Після домінування трансформерів із 2017 року галузь нарешті почала рухатися далі. Серед нових напрямів:

• Mixture of Experts (MoE): моделі, які вмикають лише частину параметрів на кожен запит, що значно знижує витрати.

  
  

• RetNet: альтернатива self-attention, краще масштабується на довгих послідовностях.

  
  

• RWKV: гібрид RNN + Transformer, який обробляє довгі тексти без механізму attention.

  
  

• Lightweight models: нейромережі, здатні працювати на edge-пристроях, де ресурси обмежені.

  
  

• Згорткові нейронні мережі (CNN) також повертаються у гру, особливо в мультимодальних задачах, де зображення має ключову роль.

• Зростання open-source-руху: Hugging Face, Together.ai, Mistral відкривають моделі, документацію, інструменти і дають змогу створювати свої види нейронних мереж.

  
  

Трансформери вже давно стали стандартом, але зараз з’являються цікаві альтернативи. Павло Лисий звертає увагу на моделі типу RetNet та RWKV — вони намагаються поєднати переваги класичних RNN (добре працюють з послідовностями) і сучасних архітектур з attention. У чому їхня суть? Вони набагато економніші у використанні памʼяті, можуть краще працювати в реальному часі, наприклад, у стримінгу чи на edge-пристроях. Тобто більше швидкості і менше витрат.

Але є нюанс: трансформери вже давно впроваджені в індустрію, під них написано тисячі бібліотек і тулів. А от RWKV і RetNet — це ще «сирі» підходи. Їм бракує стабільного стеку, зручного навчання і гнучкості. Тож поки що трансформери залишаються домінантами, але потенціал нових архітектур точно варто тримати на радарі.

Нейронні мережі в бізнесі, медицині та освіті: приклади застосування

Нині нейромережі вже давно працюють у реальних продуктах і командах та допомагають вирішувати конкретні задачі: від діагностики хвороб до адаптації інтерфейсів в e-commerce. 

Бізнес: автоматизація, аналітика і підтримка

• Shopify застосовує ШI для генерації персоналізованих описів товарів і оптимізації пошуку.

  
  

• Walmart. Впроваджує ШI-системи для прогнозування попиту, управління запасами та оптимізації логістики. Переваги: зниження нестачі товарів на 30 %, зменшення надлишків на 20–25 %, суттєве підвищення ефективності.

  
  

• HubSpot / Drift / Intercom. Це автономні чат‑боти, які обробляють до 70 % запитів без втручання людини, тим самим, знижуючи навантаження на службу підтримки.

  
  

Медицина: діагностика та персоналізоване лікування

• Aidoc — ШI‑система, що аналізує КТ/MРТ‑скани й миттєво виявляє інсульти, тромби та інші критичні стани, встановлена більш ніж у 300 клініках.

  
  

• Google Health. Нині ШI-мамографія перевершує досвідчених радіологів у виявленні раку грудей (>90 % точності).

  
  

• PathAI. Американський стартап, що використовує нейронні мережі, щоб покращити точність діагностики в патології — галузі, що вивчає зміни в тканинах організму. Їхня платформа аналізує зображення біопсій за допомогою AI, допомагаючи лікарям швидше та точніше виявляти рак, автоімунні захворювання тощо.

Освіта: адаптивне навчання та підтримка студентів

EdTech також не відстає. Наприклад, платформи типу Squirrel AI або Knewton будують адаптивне навчання. І система сама вирішує, коли й що показувати учневі, щоби він краще засвоював матеріал. Інші продукти, як Khanmigo від Khan Academy, використовують GPT-моделі, щоб відповідати на запитання учнів і пояснювати складні речі зрозумілою мовою. А ще деякі університети вже впроваджують системи раннього попередження — якщо студент починає знижувати активність, система сигналізує тьюторам.

«Я б виділив кілька напрямів, де ШІ поки ще не на повну використовується, але потенціал при цьому колосальний, — говорить Павло. — По-перше, це наука і розробка нових технологій, написання наукових статей від команди роботів. Далі — право та нормативне регулювання (Legal Tech). Тут величезний обсяг текстів, контекстів, складних зв’язків. LLM реально краще справляється з таким аналізом, ніж людина. Ще одна сфера, яка мені особисто дуже цікава — це музика.

Я, наприклад, захопився Suno, і там справді можна створювати круті саундтреки. Але поки це все ще нішеве використання. Думаю, що в майбутньому 90% музики буде генеруватися ШІ. І останнє — відео. Уже зараз можна побачити купу крутих коротких роликів, згенерованих нейромережами. Але я вірю, що наступний крок — це повноцінні фільми та навіть серіали, зроблені за допомогою ШІ».

Етичні та безпекові виклики 2025 року

Чим ширше використання нейромереж, тим більше виникає питань.

• Фейки та діпфейки: поширення відео, які важко відрізнити від реальних, ставить під загрозу довіру до інформації.

  
  

• Авторське право: моделі, які навчилися на даних з інтернету, часто видають «перероблений» контент, що викликає юридичні питання.

  
  

• Контроль автономних агентів: якщо ШI сам ухвалює рішення, хто несе відповідальність? Програміст? Компанія? Користувач?

  
  

Для мене одна з найнебезпечніших речей, — додає Павло, — це делегована відповідальність. Тобто коли такі спеціалісти, як менеджери, лікарі, юристи починають просто сліпо покладатися на поради ШІ. Бо ніби всі знають, що «модель може помилятись», але на практиці — просто вірять результату без перевірки. Це розмиває межу відповідальності й заглушає критичне мислення. І от саме це, як на мене, поки ще мало обговорюють, хоча ризики вже дуже реальні.

Як стежити за розвитком нейронних мереж?

Ось кілька джерел, де можна тримати руку на пульсі:

• arXiv.org — найсвіжіші препринти зі світу ШI.

• Hugging Face Spaces та Leaderboards — місце, де видно тренди в реальному часі.

• NeurIPS, ICLR, ICML — конференції, на яких анонсують прориви.

  
  

Також Павло Лисий радить звернути увагу на Андрея Карпаті — фахівця зі штучного інтелекту, який працював директором ШI та комп’ютерного зору в Tesla. 

Часті запитання (FAQ)

Чи витіснять нові архітектури трансформери у 2025 році?

Поки трансформери залишаються стандартом, але види нейронних мереж, такі як RWKV чи Mamba, уже пропонують реальні переваги в енергоефективності та швидкості.

Які компанії задають тон у сфері нейромереж?

OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta AI, Mistral, xAI, Amazon. А також тисячі менших гравців, які формують екосистему open-source.

Чи можуть нейромережі працювати на смартфонах без хмари?

Так, завдяки новим lightweight-архітектурам і чипам типу Apple Neural Engine або Snapdragon AI, нейронні мережі це вже реальність для мобільних пристроїв.

Які навички потрібні, щоб працювати з нейромережами у 2025?

«Ключовими навичками для входу в нейромережі що в цьому році, що в будь-якому раніше залишаються міцні, фундаментальні знання математики (лінійна алгебра, статистика, оптимізація, математичний аналіз), програмування на Python із впевненим володінням бібліотеками типу PyTorch чи TensorFlow, а також розуміння сучасних архітектур нейронних мереж (Transformers, Diffusion Models). Важливо також освоїти навичку швидко вчитись, тому що в цій сфері тренди міняються надшвидко. Ну і звісно промпт інжинірінг, без нього зараз нікуди», — радить Павло.

Нейронні мережі давно перестали бути темою з розділу «теорія» в підручнику. У 2025 році це потужний інструмент, який трансформує професії, бізнес та культурні процеси. І що важливо — поріг входу до цієї технології стає нижчим як у технічному, так і в концептуальному сенсі.