Модели: Выбор и адаптация под потребности организации

Не все ИИ одинаковы. Как выбрать правильный "движок" для ваших задач?

Open Source vs. Closed Source (Proprietary)

Закрытые модели (Closed Source)

Это модели от гигантов: GPT-4 (OpenAI), Claude 3 (Anthropic), Gemini (Google).

• Плюсы: Самые умные, работают "из коробки", не нужно настраивать сервера.

• Минусы: Платные, данные уходят на сервера компании-разработчика (риск утечки), вы не контролируете модель.

Открытые модели (Open Source)

Это модели, которые можно скачать и запустить у себя: Llama 3 (Meta), Mistral, Qwen.

• Плюсы: Бесплатные (сама модель), полный контроль над данными (работают на ваших серверах), можно дообучать.

• Минусы: Нужны мощные видеокарты (дорогое железо), нужны специалисты для настройки, чуть глупее топовых закрытых моделей.

Что выбрать банку?

Для банка безопасность — приоритет №1. Поэтому стратегия обычно гибридная:

1. Для некритичных задач (маркетинг, идеи): Можно использовать закрытые модели (через API), но обезличивать данные.

2. Для критичных данных (клиенты, финансы): Только Open Source модели, развернутые внутри контура банка (On-premise).

Выбор модели: Дешево vs Дорого

Fine-tuning (Дообучение)

Любую модель можно "натаскать" на ваших данных. Это называется файн-тюнинг. Вы показываете модели 1000 примеров ваших идеальных ответов, и она начинает говорить вашим языком. Это как отправить сотрудника на курсы повышения квалификации.