Давайте немного об Искусственном Интеллекте
🤖 LLM (Large Language Models)— избыточны для 80% бизнес-задач
На смену приходят SLM (Small Language Models) — быстрее, дешевле и созданные под конкретные задачи.
🔥 Большинство компаний сжигают кучу денег на GPT-4, хотя маленькая, обученная под их цели модель справилась бы лучше.
💰 Сравнение стоимости:
• GPT-4: $30M / входные токены, $60M / выходные токены
• GPT-4.1-nano: $0.10M / $0.40M
• Llama 3.2 (1B): $0.03–0.05M
• Кастомные SLM: ещё дешевле 💸
🚀 Где SLM особенно эффективны:
• Поддержка клиентов (90%+ повторяющихся запросов)
• Классификация документов, анализ тональности
• Автодополнение кода (узкоспециализированное)
• IoT / решения на периферии
⚙️ Пример бизнес-кейса:
Обработка счетов:
⏱️ Задержка: с 2 c → до 0,3 c
💰 Стоимость: -90%
🎯 Точность: выше
🛠️ Как начать:
1. Найти повторяющиеся задачи
2. Проанализировать расходы на GPT
3. Протестировать open-source SLM (Phi-3, TinyLlama, Llama 3.2)
4. Дообучить на своих данных
5. Развернуть локально / на периферии
💡 Будущее — не в больших моделях, а в умных и специализированных, которые можно запустить где угодно.
2August 8, 2025 112 1
