15.04.2025 Новости, Искусственный интеллект, Итоги и тенденцииGartner прогнозирует, что к 2027 году компании внедрят малые, специализированные ИИ-модели, и объем их использования будет как минимум втрое больше, чем универсальных больших языковых моделей (LLM). Универсальные LLM предоставляют мощные языковые возможности, однако точность их ответов снижается в задачах, требующих специфичного контекста предметной области. «Разнообразие задач в бизнес-процессах и потребность в большей точности стимулируют переход к специализированным моделям, тонко настроенным на конкретные функции или данные предметной области, — пишет в пресс-релизе Сумит Агарвал (Sumit Agarwal), вице-президент-аналитик Gartner. — Эти меньшие по размеру, специализированные модели быстрее предоставляют ответы и потребляют меньше вычислительной мощности, снижая операционные расходы и затраты на техобслуживание». Компании могут приспособить большие языковые модели для конкретных задач, применяя технологию RAG (генерацию ответов, дополненную результатами поиска) или методы тонкой настройки, чтобы создать специализированную модель. При этом важнейшим фактором становятся корпоративные данные, требуя их подготовки, проверки качества, контроля версий и общего управления, чтобы соответствующие данные были структурированы согласно требованиям тонкой настройки. «Поскольку компании всё больше осознают ценность своих внутренних данных и инсайтов, полученных в ходе специализированных процессов, они, вероятно, начнут монетизировать свои модели, предлагая доступ к этим ресурсам более ...
читать далее.
