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:
Для некритичных задач (маркетинг, идеи): Можно использовать закрытые модели (через API), но обезличивать данные.
Для критичных данных (клиенты, финансы): Только Open Source модели, развернутые внутри контура банка (On-premise).
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.
Last updated