Нам удалось дообучить модель с открытыми весами (Qwen3.5-9B) на закрытых внутренних данных @coinbase, и в специализированной задаче (в данном случае — предотвращении мошенничества) она показала результаты лучше, чем передовые модели, при значительно меньших затратах и большей скорости.
Думаю, мы будем всё чаще видеть такой подход внутри компаний. Передовые модели — потрясающие универсалы. Но всё чаще специализированные модели будут превосходить их в более узких задачах — как в составе команд, так и самостоятельно.
Мы упрощаем для сотрудников внутреннее дообучение моделей. У нас даже есть инструмент для этого во внутренней среде, который позволяет легко запускать такие модели и начинать их обучать:
«/fine-tune-and-serve-llm Хочу дообучить Qwen для проверки рисков платежей. Помоги начать»
Представляю, что некоторые наши внутренние сервисы можно будет полностью заменить этой новой архитектурой.
Думаю, мы будем всё чаще видеть такой подход внутри компаний. Передовые модели — потрясающие универсалы. Но всё чаще специализированные модели будут превосходить их в более узких задачах — как в составе команд, так и самостоятельно.
Мы упрощаем для сотрудников внутреннее дообучение моделей. У нас даже есть инструмент для этого во внутренней среде, который позволяет легко запускать такие модели и начинать их обучать:
«/fine-tune-and-serve-llm Хочу дообучить Qwen для проверки рисков платежей. Помоги начать»
Представляю, что некоторые наши внутренние сервисы можно будет полностью заменить этой новой архитектурой.