▪️ https://t.me/ecworldai/76
▪️ https://t.me/ecworldai/89
- то есть в большей степени про:
Минус в том, что каждый следующий, кто будет делать то же самое, что делаете вы, но после вас (на более новой модели / модели другой компании-конкурента OpenAI), - будет иметь техническое преимущество перед вами. Техническое преимущество. Его модель будет "умнее".
Самый большой минус современных LLM (нейросетей) в том, что для динамичных (которым постоянно требуются свежие данные либо быть "умнее" с каждым годом) больших проектов они пока не подходят:
1️⃣ если вы используете локальные модели, которые можно дообучать, то вашим минусом всегда будет то, что ваша модель будет "тупее" всех последующих, в том числе новых конкурентов;
2️⃣ если вы используете облачные модели (например, через API у той же OpenAI), то вашим минусом всегда будет то, что у модели не будет свежих данных (скажу от себя по опыту - это жесть как влияет в тех же финансах).
То есть перед каждым, кто запускает большой не статичный сложный проект (с потенциалом на годы), всегда будет стоять дилемма:
▪️ выбрать модель, которая через несколько лет будет "тупее", чем у [каждый день появляющихся] новых конкурентов;
▪️ выбрать подход, который будет подразумевать использование данных, которые будут "стареть".
Другими словами. Пока можно развивать:
▪️ либо "статичные" проекты, в которых новых данных уже не будет и они не нужны (аля миром достигнут предел знаний по теме / "этот мир мне абсолютно понятен"),
▪️ либо хайповые совсем простые проекты,
▪️ либо проекты, где смена модели нейрросети со временем (облачной, скорее) не повлияет на качество / объективность / приемлемость / преемственность / ... выходного результата.
Ну, либо надо ждать ... "своей" - модели достаточного "ума" и локальной (которую будете просто дообучать каждый условно месяц / квартал / год):
▪️ https://t.me/ecworldai/89
| подписывайтесь на @ecworldai
| нейросети (AI)