Разница между прямым и инкрементным подходом в настройке промышленных GPT-моделей заключается в следующем:

1. Прямой подход предполагает тщательную настройку моделей на начальном этапе, включая определение гиперпараметров, выбор алгоритмов и методов обучения. 4
2. Инкрементный подход подразумевает поэтапное совершенствование модели, когда за один раз реализуется небольшое подмножество требований. 12 Такой подход подходит для проектов, в которых точное техническое задание прописано уже на старте, а продукт должен быстро выйти на рынок. 2

Таким образом, прямой подход ориентирован на общую настройку модели сразу, а инкрементный — на поэтапное развитие модели по частям, приближаясь к описанным в техническом задании характеристикам. 2