Преимущества прямого взаимодействия с LLM:

• Безопасность и конфиденциальность данных. 8 LLM с открытым исходным кодом можно развернуть на собственной инфраструктуре без пересылки информации на сторонние серверы. 8 Благодаря этому пользователи получают полный контроль над данными, которые обрабатывает нейросеть. 8
• Экономия средств. 8 Опенсорсные LLM можно использовать без оплаты подписки или регулярных выплат разработчикам по контрактам. 8 Поэтому они популярны у стартапов и компаний с ограниченным бюджетом. 8
• Снижение зависимости от поставщиков IT-услуг. 8 Пользователи могут выбрать наиболее подходящий для себя вариант нейронок из сотен опенсорсных LLM. 8 Таким образом, компания не привязывается к одному поставщику ИИ-решений и может выбирать лучшие модели или даже сочетать их между собой. 8
• Прозрачность используемых LLM. 8 Модели с открытым исходным кодом можно изучить изнутри и понять, как именно они работают с данными. 8 Это позволяет выявить и предотвратить отправку информации на сторонние серверы. 8

Недостатки прямого взаимодействия с LLM: использование open-source решений требует более глубокого понимания того, как устроена работа с данными моделями для их эффективной настройки. 9

Преимущества тонкой настройки LLM:

• Адаптация к конкретной задаче. 10 Тонкая настройка позволяет моделям адаптироваться к конкретным задачам, что делает их более эффективными в приложениях, специфичных для конкретной предметной области. 10
• Эффективное использование ограниченных данных. 10 В сценариях с ограниченными данными для конкретной задачи тонкая настройка использует уже существующие знания, предотвращая переоснащение. 10
• Улучшенное обобщение. 10 Точно настроенные модели часто демонстрируют улучшенное обобщение для целевой задачи, особенно когда предварительно обученная модель надёжна. 10

Недостатки тонкой настройки:

• Риск переобучения. 110 Точная настройка на небольших наборах данных сопряжена с риском переобучения, особенно когда целевая задача существенно отличается от данных, полученных перед обучением. 10
• Зависимость данных от конкретной предметной области. 10 Эффективность тонкой настройки зависит от доступности и репрезентативности данных, специфичных для конкретной предметной области. 10

Выбор между прямым взаимодействием с LLM и тонкой настройкой зависит от конкретных задач и требований, которые стоят перед пользователем.