Skip to main content

2. Революция предобучения

Ограничения традиционного машинного обучения​

Традиционное машинное обучение (ML) — невероятно мощная техника, но обычно ограничено:

  • Количеством данных
  • Качеством данных

ML-практики обычно тратят большую часть времени не на обучение моделей, а на:

  • Сбор данных
  • Очистку данных

Прорыв предобученных моделей​

Невероятный успех генеративных моделей, обученных на больших объемах данных, показал, что одна модель теперь может адаптироваться к широкому спектру задач без дополнительного обучения.

Это переворачивает годы практики! Ранее для создания приложения с ML требовалось:

  1. Нанять ML-инженера или специалиста по данным
  2. Собрать данные
  3. Развернуть модель

Современная реальность​

С последними разработками в области больших предобученных генеративных моделей:

  • Высококачественные модели доступны через один вызов к размещенной модели
  • Без обучения или размещения
  • Это драматически снижает стоимость и сложность создания приложений с ML и AI

Современные LLM​

Последние достижения в больших языковых моделях (LLM), таких как:

  • GPT-5 (OpenAI)
  • Claude (Anthropic)
  • Llama (Meta)
  • Gemini Ultra (Google)
  • DeepSeek V3

Увеличили производительность на ряде сложных задач, расширив область проблем, решаемых предобученными моделями.

Возможности foundation моделей​

Эти модели предлагают:

  1. Понимание естественного языка

    • Интерпретация и интуитивный ответ на пользовательские входные данные

  2. Контекстно-зависимое взаимодействие

    • Поддержание контекста для релевантных и точных ответов в течение длительных взаимодействий

  3. Генерация структурированного контента

    • Производство текста, кода и структурированных выходных данных, необходимых для аналитических и творческих задач

Интеграция с оркестрационными фреймворками​

При интеграции с сложными оркестрационными фреймворками эти модели способны на:

  1. Контекстную интерпретацию и принятие решений

    • Навигация в неоднозначных ситуациях без исчерпывающего предварительного программирования

  2. Использование инструментов

    • Вызов другого программного обеспечения для получения информации или выполнения действий

  3. Адаптивное планирование

    • Планирование и выполнение сложных многошаговых действий автономно

  4. Суммаризация информации

    • Быстрая обработка обширных документов, извлечение ключевых идей, помощь в юридическом анализе, синтезе исследований и кураторстве контента

  5. Управление неструктурированными данными

    • Интерпретация и интеллектуальный ответ на неструктурированные тексты: электронные письма, документы, логи, отчеты

  6. Генерация кода

    • Написание и выполнение кода, написание модульных тестов

  7. Автоматизация рутинных задач

    • Эффективная обработка повторяющихся действий в службе поддержки клиентов и административных рабочих процессах

  8. Мультимодальный синтез информации

    • Выполнение сложных анализов изображений, аудио или видео данных в масштабе

Эта расширенная гибкость позволяет автономным агентам эффективно обрабатывать сложные и динамические сценарии, которые статические ML-модели обычно не могут решить.