Большие языковые модели (LLM) стали основой генеративного ИИ, позволяя компаниям создавать и взаимодействовать с контентом. Однако с ростом популярности LLM возникают вопросы о доверии, прозрачности и эффективности. Важно выбрать правильную стратегию ИИ, чтобы минимизировать риски и затраты.
При выборе модели стоит рассмотреть открытые и проприетарные решения. Открытые модели обеспечивают большую прозрачность и контроль над данными. Также важно учитывать возможность настройки моделей под конкретные задачи, что может значительно снизить затраты.
Меньшие модели, созданные для специфических нужд, могут быть более эффективными и экономичными. Например, модель TinyTimeMixer от IBM демонстрирует, что меньшие модели могут превосходить более крупные аналоги по производительности.
В конечном итоге, выбор модели должен основываться на доверии, прозрачности данных и способности адаптироваться к новым задачам. В мире, где данные становятся ключевым ресурсом, правильный выбор модели ИИ может стать решающим фактором успеха.