Время чтения 9 минут

Когда речь идет о генеративном искусственном интеллекте (ИИ) и языковых моделях, которые лежат в его основе, часто оказывается, что меньший размер модели может быть более выгодным. Многие компании приходят к выводу, что небольшие языковые модели, специально адаптированные для узконаправленных задач, оказываются не только более эффективными, но и более экономичными, чем их громоздкие многоцелевые аналоги. Такие модели дешевле в обучении и эксплуатации, а в некоторых случаях даже превосходят крупные языковые модели (LLM), которые пытаются охватить все и сразу.

В этой статье мы подробно разберем, почему небольшие языковые модели становятся все более популярными и как они могут принести пользу вашему бизнесу. Вы найдете ответы на ключевые вопросы:

  • Что такое малая языковая модель?
  • Почему обучение и обслуживание больших языковых моделей обходится так дорого?
  • Какие преимущества имеют малые языковые модели?
  • Как небольшие языковые модели позволяют использовать искусственный интеллект прямо на устройствах?

Эти аспекты помогут вам понять, как интеграция компактных и узкоспециализированных решений на основе ИИ может трансформировать бизнес-процессы и повысить их эффективность.

Что такое небольшие языковые модели?

Малая языковая модель — это алгоритм машинного обучения, который обучен на гораздо меньшем и более специфичном наборе данных, чем крупные языковые модели (LLM). Такие модели отличаются меньшим количеством параметров (настроек, которые алгоритм изучает во время обучения) и более простой архитектурой. Несмотря на это, они, как и LLM, способны понимать и генерировать текст, который звучит естественно и напоминает человеческую речь.

Малые модели обычно создаются для выполнения одной конкретной задачи, например, чтобы отвечать на вопросы клиентов о продукте, обобщать звонки отдела продаж или составлять маркетинговые письма. Благодаря своему компактному размеру и более качественным, целенаправленным данным, такие модели часто оказываются более эффективными и быстрыми в вычислениях, чем их крупные аналоги. Это позволяет компаниям экономить ресурсы, время и деньги, одновременно повышая точность результатов, так как архитектура малых моделей нацелена на решение конкретных задач.

Например, малые языковые модели не предназначены для анализа глобальных тенденций в сфере здравоохранения. Однако они могут помочь медицинской компании быстро и точно отвечать на вопросы клиентов о новой программе профилактики диабета.

Основные преимущества малых языковых моделей можно свести к трем ключевым аспектам:

  • Стоимость. Они дешевле в обучении и эксплуатации.
  • Актуальность. Данные, на которых они обучены, точнее соответствуют задаче.
  • Сложность. Их архитектура проще, что делает их быстрее и эффективнее в узкоспециализированных задачах.

Таким образом, малые языковые модели идеально подходят для компаний, которым нужны экономичные, высокоточные решения для выполнения конкретных задач.

Почему большие языковые модели такие дорогие?

Крупные языковые модели (LLM) представляют собой тип искусственного интеллекта, способного генерировать ответы, максимально приближенные к человеческим, обрабатывая запросы на естественном языке. Эти модели обучаются на огромных наборах данных, что позволяет им охватывать широкий спектр информации и решать разнообразные задачи.

Однако такая универсальность требует значительных вычислительных ресурсов. Чем больше модель, тем выше затраты на её обучение, эксплуатацию и энергопотребление. Кроме того, техническое обслуживание таких систем обходится недешево. Например, обучение модели ChatGPT-4 от OpenAI стоило более 100 миллионов долларов. Каждый параметр модели увеличивает стоимость её работы, а обработка каждого элемента данных, называемого токеном, требует дополнительных ресурсов. Даже простая задача, такая как ответ на вопрос «Какая столица Германии?», оказывается ресурсоёмкой и дорогостоящей.

Для большинства бизнес-пользователей универсальные LLM с миллионами параметров оказываются избыточными. Компании часто нуждаются в решении конкретных задач, для которых такие крупные модели не всегда подходят.

Ещё одним фактором, влияющим на стоимость LLM, являются данные. Для обучения таких моделей необходимы высококачественные, репрезентативные и разнообразные наборы данных. Их сбор и предварительная обработка требуют значительных временных и финансовых вложений. Кроме того, инфраструктура для работы с такими данными — облачные вычисления, специализированное оборудование — также требует больших инвестиций.

Таким образом, LLM подходят для масштабных задач, но для узкоспециализированных бизнес-целей они часто оказываются слишком дорогими и сложными в эксплуатации.

Чем отличаются малые языковые модели?

Небольшие языковые модели, разработанные для выполнения конкретных задач, могут стать оптимальным решением для многих компаний, независимо от их размера. Их преимущества очевидны:

Более низкая стоимость обслуживания

LLM требуют значительных ресурсов и энергии. В то же время небольшие языковые модели, такие как SalesAI, опираются на более узкий и специфичный набор данных, что снижает их системные требования. Это позволяет существенно сократить затраты на их обслуживание. Кроме того, такие модели потребляют меньше энергии и воды, что делает их более экологичными.

Повышенная производительность

Одной из сложностей для бизнеса является обеспечение актуальности результатов генеративного ИИ. Компании нуждаются в чётких и релевантных решениях для своих запросов, а не в универсальных ответах.

«Сотни миллиардов параметров незаменимы, если вы хотите быть всем для всех. Но в бизнесе это почти никогда не нужно», — отметил один из экспертов.

При правильной стратегии небольшие языковые модели, такие как SalesAI, могут превзойти более крупные аналоги, особенно в задачах, требующих высокой точности и эффективности, например, в извлечении знаний или технической поддержке.

Повышенная точность

Качество работы модели напрямую зависит от данных, на которых она обучена. LLM используют огромные объёмы данных из Интернета, но значительная их часть может быть неактуальной для конкретных бизнес-задач. В отличие от них, небольшие модели, такие как SalesAI, обучаются на бизнес-данных, аналогичных данным CRM-систем.

Компактные модели быстрее адаптируются к нюансам конкретных приложений и наборов данных. Это делает их идеальным решением для компаний, которым необходимы специализированные возможности искусственного интеллекта. Благодаря этому малые языковые модели обеспечивают более точные и релевантные результаты, что особенно важно для эффективного решения узкоспециализированных задач.

Маленькие, но мощные

Компактные языковые модели могут быть настроены с высокой точностью для выполнения конкретных задач или работы в определённых отраслях. Это позволяет им предоставлять более релевантные и точные результаты, исключая обработку лишней информации, которая не имеет отношения к текущей задаче.

Такая направленность делает небольшие модели идеальными для использования в приложениях, где ключевыми факторами являются скорость, экономичность и высокая точность. Они обеспечивают специализированные решения, не требуя значительных вычислительных ресурсов и больших объёмов памяти.

SalesAI: Умное решение для работы с данными и оптимизации продаж

SalesAI предлагает уникальный подход, позволяя компаниям эффективно использовать данные для достижения лучших бизнес-результатов. Система использует возможности анализа и визуализации, чтобы предоставить руководителям отделов продаж (РОПам) четкое представление о текущей ситуации. Вместо того чтобы обрабатывать огромные объемы данных вручную, РОПы могут быстро увидеть ключевые показатели и области для улучшения на интуитивно понятных дашбордах.

контроль чек-листа
контроль чек-листа

Одним из главных преимуществ SalesAI является способность работать с данными, которые уже есть в компании, включая записи звонков, историю сделок и внутренние отчеты. Это позволяет системе выявлять закономерности и помогать РОПам принимать обоснованные решения. Например, если данные показывают, что конверсия на определенном этапе воронки продаж ниже ожидаемой, SalesAI помогает быстро определить, где менеджеры сталкиваются с трудностями, и на каком этапе требуется дополнительное внимание.

Кроме того, SalesAI интегрируется с существующими процессами компании, обеспечивая строгую конфиденциальность данных и соблюдение всех стандартов безопасности. Это делает решение идеальным выбором для бизнеса любого масштаба, особенно в чувствительных отраслях, где защита данных клиентов играет ключевую роль.

С помощью SalesAI компании получают доступ к мощному инструменту, который помогает оптимизировать процессы, экономить время и ресурсы, а также принимать решения, основанные на реальных данных. В эпоху, когда точность и скорость являются основными конкурентными преимуществами, SalesAI становится надежным партнером для достижения бизнес-целей:

КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПа Календарь откроется после заполнения формы
Заполняя и отправляя форму регистрации, вы даете Согласие на получение новостной и рекламной рассылки и на связанную с ней обработку персональных данных.