2025: битва LLM

Большие языковые модели (LLM, Large Language Models) трансформируют бизнес-процессы, автоматизируя работу с данными и взаимодействие с клиентами. «Наносемантика» представляет собственную оценку, какие LLM подходят для бизнеса и чем они отличаются.

В 2020-е разработка больших языковых моделей превратилась в глобальную технологическую гонку, в которой участвуют крупнейшие компании и научные центры мира. Ключевые игроки стремятся создать более точные, производительные и доступные модели, способные решать сложные задачи в разных сферах.

По оценкам Gartner и McKinsey, рынок ИИ будет расти со среднегодовым темпом около 36% и к 2030 году может достичь $1,75 трлн . При этом темп рост сегмента больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ ожидается более чем на 40%, что составляет около $300 млрд.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе новостей мира технологий и искусственного интеллекта

В последние месяцы рынок генеративного ИИ пережил значительный скачок в развитии: OpenAI выпустили новую модель ChatGPT o3-mini, а китайская компания DeepSeek представила DeepSeek R1, которая показала сопоставимые результаты при более низкой стоимости разработки. Alibaba выпустила модель Qwen 2.5 Max, заявив, что она превосходит по производительности модели от DeepSeek и OpenAI, а Илон Маск основал компанию xAI, которая представила чат-бота Grok, стремясь конкурировать с OpenAI. Эти события вновь разогрели дискуссию о будущем LLM и их применении в бизнесе, а также привели к новой волне тестирований.

Ранее рост мощности LLM определялся увеличением количества параметров модели, что требовало значительных вычислительных ресурсов. Однако последние релизы показали, что эффективность можно повышать и без экстремального роста объема модели. Так, DeepSeek R1 продемонстрировала сопоставимую производительность с GPT-4 при значительно меньших затратах на обучение. В ответ OpenAI ускорила выпуск o3, а Google представила обновленный Gemini 2.0.

Количество токенов, которые модель может учитывать в одном запросе, стало критически важным показателем. Если раньше стандарт составлял 128K, то теперь компании стремятся увеличить этот параметр для более сложных задач. Сегодня Google Gemini 2.0 Flash уже предлагает 1 млн токенов, что позволяет моделям работать с большими объемами информации, включая анализ длинных документов, сложных кодов и диалогов.

Современные модели переходят от статичной генерации к гибкой системе размышлений. В OpenAI o3-mini, DeepSeek R1 и других передовых LLM появились уровни анализа запроса: быстрый режим (мгновенный ответ при минимальных вычислительных затратах), стандартный режим (баланс между скоростью и точностью) и глубокий режим (модель анализирует запрос пошагово, используя метод Chain-of-Thought), который позволяет находить более точные решения.

Новейшая модель OpenAI o3-mini была протестирована на самых сложных бенчмарках, включая Humanities Last Exam, где она получила наибольший на сегодняшний день результат в 13% среди самых последних коммерческих моделей. Этот тест проверяет способность модели решать задачи, требующие глубокого понимания логики, аргументации и знаний в разных областях. Кроме того, OpenAI значительно улучшила защитные механизмы модели: перед генерацией ответа она анализирует запрос и пытается выявить попытки манипуляций и обмана. Модель способна отказать в ответе или предложить альтернативное объяснение, если пользователь задает вопросы на запрещенные темы.

Еще одно улучшение – интеграция с функциями поиска информации в интернете, которая помогает повысить точность фактов. Модель формирует поисковый запрос, анализирует найденные источники и добавляет ссылки в ответы.

Llama 3 от Meta и DeepSeek R1 уже доказывают, что open-source решения могут конкурировать с коммерческими LLM по качеству, при этом их можно адаптировать для корпоративных нужд.

Хотя OpenAI и другие западные компании продолжают доминировать в сфере мультиязычных LLM, локальные модели набирают силу. Особенно это актуально для стран с ограниченным доступом к зарубежным решениям. Российские LLM, такие как YandexGPT, GigaChat и Cotype, активно дообучаются, хотя пока и уступают западным аналогам в ряде областей.

Полную версию сравнительной таблицы смотрите в нашем материале на сайте itweek.ru

Компании, выбирающие LLM для внедрения, должны учитывать не только маркетинговые обещания, но и реальные показатели тестирования. Производительность на бенчмарках, глубина анализа, возможность контроля за выдаваемыми ответами, кастомизации и интеграции, стоимость использования и юридические ограничения – ключевые параметры, которые определяют, насколько эффективной будет интеграция ИИ в бизнес-процессы.

С развитием языковых моделей бизнес сталкивается с новым вызовом: использование мощных LLM в их общем виде не всегда эффективно. Создание собственных LLM дает бизнесу ряд преимуществ, связанных с безопасностью, точностью и экономической эффективностью. Компании получают полный контроль над данными, обучая модели на внутренних корпоративных источниках, что гарантирует соответствие отраслевым стандартам и требованиям безопасности. Кастомизированные модели значительно снижают вероятность генеративных ошибок и «галлюцинаций», так как адаптируются под узкоспециализированные задачи, а также легко интегрируются с корпоративными системами, включая CRM, ERP и базы знаний. В России такой подход также становится необходимостью из-за требований законодательства, накладывающего определенные ограничения на использование западных моделей.

Не смотря на растущий интерес к собственным моделям, гибридный подход к использованию LLM в бизнесе может быстро и существенно повысить эффективность работы при адекватных финансовых вложениях.

Гибридный подход, реализованный, например, в нашей диалоговой платформе DialogOS для разработки коммуникативного ИИ, сочетает в себе преимущества двух архитектур: в платформе создается четкая информационная база, которая служит основным источником фактов для модели. Генеративная модель берет на себя задачу ведения беседы, формулирования ответов и адаптации к стилю общения пользователя. При этом платформа задает четкие рамки, регулируя, на какие темы и в каком формате может отвечать LLM. На базе гибридной модели нами был создан цифровой аватар ассистента в сфере юриспруденции: он хорошо ориентируется в законодательстве РФ и при этом способен поддерживать свободное общение с пользователем.

Очевидно, что рынок LLM вступает в фазу высокой технологической турбулентности, где ключевым фактором успеха станет не просто доступ к передовым моделям, а способность адаптировать их под конкретные бизнес- и социальные задачи, обеспечивая при этом надежность, управляемость и соответствие регуляторным требованиям.

Полную версию статьи читайте на сайте itweek.ru