Зачем учить крошечную LLM для одной задачи: экономия вместо флагманских моделей

Нанять нобелевского лауреата отвечать на однотипные звонки в колл-центр — абсурд. Точно так же неоправданно использовать мощную флагманскую языковую модель для повторяющихся узких задач: разметить запись, проверить формат ответа, отнести обращение к одной из десяти категорий. Это дорого, медленно и избыточно.

Выход — карликовые модели: крошечные LLM, обученные ровно под одну конкретную задачу. Они требуют меньше ресурсов, работают быстрее и дают предсказуемый результат без лишнего «креатива». Всё больше компаний переходят на такой подход, экономя на API-запросах и инфраструктуре, не теряя в качестве на узких сценариях.