Почему собрать прототип на LLM — легко, а довести до ума — совсем нет

Почему собрать прототип на LLM — легко, а довести до ума — совсем нет

Сегодня сделать первую версию проекта на основе больших языковых моделей проще простого.

Связал пару нейросетей, написал промпт и вроде всё работает.

Кажется, ещё немного и можно запускать.

Но настоящий челлендж начинается потом.

🧩 Когда нужно, чтобы система не «забывала» важное.

📚 Когда появляются внешние базы, сложные сценарии, десятки проверок.

🧠 Когда каждое улучшение — это как маленькое исследование.

💰 Когда начинаешь считать деньги, а система работает через раз.

Вот тогда и становится понятно, что «красиво показать» — не то же самое, что «надежно внедрить».

Большие языковые модели это действительно мощный инструмент.

Но важно понимать, где они реально помогают, а где только создают видимость.

Обо мне | Обучение