Ролик о принципах работы и обучения нейросетей объясняет, что узкий подход к обучению на объемах данных является ошибочным. Начиная с определенного порога параметров сети, происходит качественный скачок, и сеть становится способной находить решения задач, которых раньше ей никто не показывал в качестве образца. Новые модели с бОльшим количеством параметров создают новые уровни абстракции, способные принимать верные решения.