Цена своей LLM: между амбициями и прагматикой

Одной из самых обсуждаемых тем XIX Конгресса «Подмосковные вечера» стала секция «Цена своей LLM», в ходе которой эксперты попытались ответить на вопрос: стоит ли компаниям создавать собственные языковые модели или разумнее использовать готовые облачные решения.

Модератор секции — Михаил Малышев, энтузиаст ИИ и разработчик интеллектуальных ассистентов, — задал тон разговору, отметив, что «создание своей LLM — это не просто инженерный вызов, а стратегический выбор компании между контролем и скоростью».

Зачем бизнесу собственная LLM

Главный вопрос дискуссии — зачем бизнесу вообще нужна своя модель, если на рынке уже есть десятки зрелых решений. Ответ оказался неочевидным: необходимость собственной LLM продиктована не столько технологическим интересом, сколько задачами безопасности, кастомизации и контроля над данными.

«Корпоративная LLM — это не роскошь, а инструмент управления знаниями компании. Когда модель работает на внутренних данных и знает специфику процессов, она становится частью корпоративной культуры», — отметил Дмитрий Буланцев (Сбер).

Цена и ресурсы: не только деньги

Создание собственной LLM требует не только финансов, но и организационной зрелости. Это десятки человеко-месяцев, мощная инфраструктура и чёткое понимание бизнес-целей.

«Главная ошибка — делать LLM ради самой LLM. Прежде чем начинать, важно задать вопрос: что конкретно она должна улучшить — скорость обслуживания, точность рекомендаций или внутреннюю аналитику», — подчеркнул Дмитрий Иншаков (Kept).

Архитектура и обучение: искусство компромисса

Участники обсудили, какие архитектуры моделей наиболее подходят корпоративным сценариям. От классических Transformer-сетей до облегчённых версий, которые можно развернуть on-premise — выбор зависит от баланса между точностью и стоимостью владения.

«Выбор архитектуры модели — это первый и самый важный шаг. Ошибка на этом этапе оборачивается месяцами дообучения и огромными затратами», — отметил Михаил Малышев, подчеркивая, что архитектура должна соответствовать задаче, а не моде.

Качество данных и fine-tuning: основа успеха

Спикеры сошлись во мнении, что главный капитал LLM — это данные. Именно они определяют точность, релевантность и устойчивость модели.

«Качество данных напрямую влияет на качество модели. Без хороших, чистых и разнообразных данных никакие алгоритмы не спасут», — напомнил Марат Мухарьямов (Группа ИТ-компаний Lad).

Fine-tuning (дополнительное обучение модели на корпоративных данных) позволяет добиться высокой точности при относительно умеренных ресурсах. Но для этого нужны эксперты, способные грамотно подбирать датасеты и оценивать качество генерации.

Эффективность и ROI: как оценить успех

Одной из самых острых тем стало измерение эффективности LLM. Что считать успехом — скорость отклика, точность ответов, сокращение времени выполнения задач или экономию бюджета?

«LLM — не игрушка и не витрина технологий. Это инструмент, который должен приносить бизнесу измеримую пользу. Если этого нет — значит, проект не состоялся», — подчеркнул Сергей Червяков (Корпорация «Туризм РФ»).

Вывод: своя LLM — не всегда цель, но всегда путь

В завершение секции эксперты сошлись на мысли, что решение о создании собственной LLM требует зрелости и стратегического видения. Это не проект «на коленке», а инвестиция в долгосрочную цифровую компетенцию компании.

«LLM — это зеркало зрелости компании. Она показывает, насколько вы готовы управлять своими знаниями, своими данными и своими рисками», — резюмировал Михаил Малышев.