Да, я этого не отрицаю, но. Будущее за ИИ. За 2 года активного взаимодействия с пользователями он показывает сумасшедшие результаты роста и это если только говорить о пользовательской информации. Сейчас Цукенберг собирает команду умов которые будут работать над совершенным ИИ. После его выхода мир поменяется бесповоротно)

Кстати, есть еще момент обучения. Мы с коллегами сейчас обучаем свою модель, показатель стабильные и дают хорошие результаты. Погрешности есть, я этого не скрываю, но мы их технически устраняем. Поэтому когда я пользуюсь GPT я стараюсь вначале максимально напитать его информацией а уже потом вести рабочие процессы.

Это называется RAG, да? Интегрировать Gpt со своей базой данных. Или это больше как обучение Ml-модели на основе размеченных фраз выглядит? Я не знаю с этой стороны процесс, это интересно) Знаю только со стороны пользователя.

Александр, RAG — это скорее про интеграцию GPT с внешними базами (Retrieval-Augmented Generation), когда модель не «знает» данные заранее, а подтягивает их из хранилища в момент запроса.

У нас же сейчас процесс ближе к классическому обучению/дообучению: мы формируем датасеты (размеченные диалоги, инструкции, кейсы), прогоняем их через модель, смотрим метрики, устраняем ошибки. По сути, «кормим» модель опытом и специфическими данными, чтобы она внутри себя эти знания усвоила, а не просто подгружала на лету.

RAG используем точечно, но основная цель — именно встроенное понимание и адаптация под наши задачи, чтобы потом не зависеть от внешнего поиска.

Классно, действительно интересно звучит, спасибо за развернутый ответ!

Вам спасибо за участие в обсуждении)

Все правильно! Все кто отрицали крипту в 2010, кусают локти в 2025😏