После принятия закона о суверенном ИИ возникает вполне практический вопрос для бизнеса: когда компании нужна большая универсальная модель, а когда разумнее использовать специализированный AI-продукт? И у кого в итоге больше будущее?
Сейчас у нас есть и собственные большие языковые модели. Например, GigaChat от Сбера и YandexGPT от Яндекса. Они могут решать широкий круг задач и постепенно становятся основой для новых продуктов.
Но есть принципиальная разница между универсальной моделью и специализированной системой.
Универсальная модель нужна, когда задача постоянно меняется. Написать текст, перевести документ, разобрать таблицу, придумать идеи, написать код. Здесь чем шире возможности модели, тем лучше🙂
Специализированный AI нужен там, где задачи повторяются и требуют глубокого погружения в конкретную область📑
Юристу нужны актуальные правовые источники, судебная практика, работа с большими массивами документов, определенная логика анализа и возможность проверить результат.🔎
Поэтому я бы не ставил вопрос так, что одна технология должна победить другую. Универсальные модели, скорее всего, будут становиться все сильнее и дешевле.
Специализированные продукты при этом будут забирать те задачи, где одной мощности модели недостаточно.
И вот что я думаю:
🔺Если вам нужно поговорить с ИИ, написать текст, провести мозговой штурм или решить разовую задачу, универсальной модели будет достаточно.
🔺Если нужно каждый день выполнять одну сложную профессиональную работу по определенной методике, имеет смысл специализированное решение.
Именно поэтому я не думаю, что развитие GPT, Gemini или других глобальных моделей автоматически сделает продукты вроде Камертон.Вердикт ненужными.
Продолжение в следующем посте👇