Деньги - это главное... для бизнеса💵

Первая цель бизнеса - это постоянная прибыль, а не качественный продукт или помощь всему миру. На что ты будешь жить, если у тебя убыточная компания? На помощь всему миру? Именно поэтому в компаниях требуют, чтобы ML приносил деньги, а не просто, чтобы модель была ради модели 🤖

И бывает так, что ребята сразу строят нейронку на 7b параметров, обучают её и стараются выкатить в прод, выходя с обосранными штанами 💩
Но в большинстве случаев простой tf-idf + svm и качественный вывод в прод может дать наиболее лучший результат, если ваша цель - это прибыль 🤑

Вот несколько причин:
1️⃣ Обучение на практике
Если это ваша первая модель, то нужно построить бейзлайн и гнаться за набиванием ошибок в онлайне, а не за сранной метрикой в оффлайне. Ведь ваша цель не обучить её у себя в ноутбуке, а быстрее выкатить модель, дать предикт на пользвователях, даже если он будет не такой хороший как у нейронки, и собрать нужные метрики для улучшения модели📝

2️⃣ Интерпритация
ML можно намного качественне интерпитировать нежели нейронки, что может помочь уменьшить риски, что модель будет ввести себя как обезьяна с гранатой 🐒💣

3️⃣ Уменьшение рисков
Также большую роль играет размер модели, намного проще задеплоить катбуст нежели ЛЛМку на 7B и откатать процесс деплоя на более маленьких моделей, а не страдать сутками с гигантской нейронкой, не понимая почему у вас кластер отваливаетсяя, но в любом случае с ML-ом вы тоже пострадаете 🤕

4️⃣ Проверка гипотез
А нужна ли ваша модель пользователям ? А будет ли ваша модель работать и показывать нужный результат? Намного проще выпустить простой бейзлайн и иметь представление о там как реально проходят процессы вокруг этой модели 💸

Вывод:
Не бегите за моделью ради модели, стремитесь больше пользы принести продукту, отталкиваясь от проблем вашей ЦА, тогда и вы будете довольны и ЦА удолетворён новой фичей)