Вокруг больших языковых моделей в мире возник некоторый финансовый пузырь, отметил директор по искусственному интеллекту Т-Банка Виктор Тарнавский в интервью для Kept. По его словам, люди слишком верили в технологию и вложили в нее слишком много денег и усилий, а отдача от инвестиций получилась не такой значимой, и акции многих компаний начали падать. "Мы понимали это, когда начинали работу над своими языковыми моделями. Мы точно не хотим создавать технологию ради технологии и строить большую базовую модель (foundation model), которая умеет решать множество задач, потому что для нас как для бизнеса это бессмысленно. Нам не нужна модель, которая, например, решает ЕГЭ или юридические тесты. Небольшие модели под конкретные задачи работают быстрее, и стоимость на единицу запроса тоже значимо ниже", – рассказал Тарнавский. Говоря о Gen-T — семействе больших языковых моделей (LLM) Т-Банка, спикер отметил понимание того, что у бизнеса есть определенное количество доменных областей — по-простому сценариев и понятные задачи в этих доменных областях. В результате в компании создали не одну большую модельделается не одну модель, а семейство моделей, каждая из которых заточена под свою доменную область, и ее результат в конкретной области превосходит результат большой модели и по качеству, и по возврату инвестиций "Обычно все пытаются построить большую модель и еще помериться с другими, насколько у них большой и умный по всему спектру задач искусственный интеллект. Ранее Т-Банк выложил в открытый доступ большую языковую модель T-lite в размере 7—8 миллиардов параметров, которая входит в семейство моделей Gen-T.РИА Новости