Базовая или кастомная модель: как выбрать правильную стратегию ИИ для вашего продукта

𝓲

Фото: Личный архив Дениса Скокова

На протяжении последних десяти лет руководители команд в банкинге, финтехе и стартапах ИИ сталкиваются с дилеммой: перед ними масштабные инициативы, способные помочь их организациям достичь серьезных целей. Но какой вид ИИ выбрать: пользоваться базовыми моделями от таких компаний, как OpenAI или Google, или же создавать кастомные модели, заточенные под конкретные потребности организации?

Понимание двух подходов

При выборе продуктов ИИ для внедрения стоит начать с основ и выяснить, какие типы ИИ планируется использовать. Упростим задачу и поделим их на две категории: базовые модели и кастомные модели.

Базовые модели (иногда их называют основополагающими или предобученными) тренируются на колоссальных объемах данных, что позволяет им сформировать широкий спектр универсальных возможностей. Некоторые из таких моделей довольно известны: например, ChatGPT от OpenAI, хорошо работающие со всевозможными задачами, связанными с языком, или модели для обработки изображений и видео, вроде DALL-E, которые размышляют визуально и справляются со множеством задач, связанных с генерацией изображений.

С другой стороны — кастомные модели, архитектура для которых разрабатывается с нуля, а обучение ведется на данных, которые адаптированных для конкретных целей. Этот процесс требует гораздо больше времени, усилий и экспертизы, но итоговая система будет лучше удовлетворять строгим требованиям некоторых регулируемых или высокоспециализированных отраслей.Профессиональные дисплеи для медучреждений: как цифровые технологии улучшают качество обслуживания пациентов и работу медперсонала 2.2 т

Здесь все просто: если вам нужно решение «на все случаи жизни», то обычно подходят базовые модели. Если же ваша задача настолько специфична, что результат, выдаваемый базовой моделью, не соответствует нужному уровню — тогда стоит строить кастомную модель.

Преимущества базовых моделей

Базовую модель можно быстрее интегрировать в продукт. Это значит, что для решения ваших задач с помощью такой модели не требуется большая собственная команда специалистов по данным. Если же вы будете разрабатывать систему поэтапно в течение многих месяцев или даже лет, то готовое решение получите нескоро.

Но даже с базовой моделью команда может построить рабочий продукт довольно оперативно: модель уже обучена, поэтому нет необходимости в масштабном этапе тренировки в начале проекта. Также снижается риск нецелевых расходов, когда, например, инфраструктура оказывается не готова к развертыванию модели именно тогда, когда модель уже завершена и ждет внедрения.

Помимо сокращения общего времени разработки, базовые модели помогают компаниям эффективнее распоряжаться бюджетом. Может показаться, что оплата доступа или лицензии на предобученную модель — это серьезные стартовые затраты. Но во многих случаях эти расходы все же меньше, чем стоимость оборудования и персонала, необходимых для обучения собственной модели аналогичного масштаба и мощности. Для стартапов, у которых мало средств, но есть срочные и при этом сложные задачи и жесткие сроки, это может быть единственным реальным решением. Даже для крупных корпораций зачастую выгоднее арендовать доступ к уже готовой модели, чем тратить ресурсы команды на создание «с нуля» такого же инструмента для языковых и визуальных задач, которые и без того решает множество других AI-команд.

Еще одно важное преимущество базовых моделей — их обширный опыт, если можно так выразиться. Поскольку такие системы обучаются на разных источниках данных, они часто хорошо отвечают на запросы или реагируют на сценарии, которых вы не смогли бы заранее предвидеть. Именно из-за этой гибкости многие организации считают базовые модели ценным решением для таких сфер, как, например, поддержка клиентов.

Когда стоит создавать кастомную модель

При всех очевидных достоинствах базовых моделей не менее убедительны и причины для разработки собственного решения. Главная из них — возможность создать модель, идеально подходящую для узкоспециализированной области. В таких жестко регулируемых отраслях, как здравоохранение или большая часть финансового сектора, предобученная модель, покрывающая «широкие» задачи, может оказаться недостаточно точной для нюансов конкретной сферы. Тщательно продуманная архитектура и обучение на внутренних, закрытых датасетах позволяют достичь необходимого уровня производительности, интерпретируемости и безопасности, чтобы удовлетворять требованиям регуляторов и интересам всех заинтересованных сторон.

Второй ключевой аспект — конфиденциальность и контроль над данными. Использование базовой модели, особенно если она предоставляется сторонним облачным сервисом, может осложнить соблюдение жестких правил по хранению данных (data residency). Обучая кастомную модель и располагая ее на собственной инфраструктуре, вы гарантируете, что ценные и чувствительные данные остаются под вашим контролем. Это важно не только с точки зрения выбора максимально защищенных технологий, но и с позиции выполнения законодательных норм, предписывающих, где именно данные могут храниться и обрабатываться. Если ИИ в компании не будет соответствовать закону, вы рискуете получить серьезные штрафы — наподобие тех, что сейчас применяют за нарушения Общего регламента по защите данных (GDPR) в Европе.

Еще одна возможная причина, по которой компании берутся за собственные модели, — необходимость в жесткой оптимизации производительности. Базовые модели предназначены для решения широкого спектра задач, поэтому их задержка при ответах или потребление ресурсов может оказаться слишком велико для вашего сценария использования. Например, если продукт должен отвечать в реальном времени на пользовательские запросы или проверять тысячи транзакций в секунду (как это бывает в системах обнаружения мошенничества), готовая «из коробки» модель может не дотягивать до требуемых показателей. В подобных ситуациях кастомная модель, разработанная с учетом нужной скорости и объемов данных, способна решить проблему максимально эффективно.

Стратегический взгляд на выбор

Решение о том, использовать ли базовую модель или разрабатывать кастомную, не сводится лишь к вопросу технической осуществимости: это еще и вопрос общей стратегии продукта, распределения ресурсов и управления рисками. Если ваша организация только начинает осваивать машинное обучение, логично сначала применить базовую модель, чтобы «прощупать почву» и понять, существует ли рынок для вашего ИИ-продукта. Вы сможете собрать обратную связь от пользователей и, если нужно, скорректировать курс, прежде чем инвестировать в разработку собственной модели.

С другой стороны, если для вас принципиально важно предложить клиентам персонализированный, уникальный ИИ-функционал, превосходящий решения конкурентов, вложения в полностью кастомную модель могут принести ощутимую пользу. Еще один критически важный фактор — время вывода продукта на рынок. Если вы считаете, что выпуск опережающей версии продукта важнее всего (чтобы занять нишу раньше конкурентов), стоит быстрее запускаться на базовой модели. Но если конкурентное преимущество достигается за счет уникальных возможностей, которых ни у кого больше нет, то вам, скорее всего, понадобится кастомная модель, чтобы обеспечивать уровень ИИ, недоступный другим. Таким образом, выбор между этими вариантами отражает более глобальный вопрос о том, что для вас важнее: быстро завоевать широкую аудиторию или предложить нечто уникальное, доступное только у вас.

Не последнюю роль играют и ваши финансовые ресурсы, а также человеческий капитал. Компактные стартапы часто выигрывают за счет экономии на базовых моделях, а крупные компании располагают средствами, чтобы содержать сразу несколько кастомных решений. В любом случае, сегодня возможно отдавать разработку моделей на аутсорс, если хочется сохранить при этом полный контроль над работой модели и ее соответствием уникальным требованиям по производительности и регулированию.

Гибридные подходы как «золотая середина»

Многие организации предпочитают совмещать преимущества как базовых, так и кастомных моделей. Один из вариантов — взять надежную базовую модель за основу и адаптировать ее под отраслевую специфику с помощью дополнительного обучения (fine-tuning). В результате вы используете универсальные заранее обученной модели и «донастраиваете» ее для нужд конкретного приложения. Часто это делают путем обучения дополнительных слоев или повторного обучения финальных слоев на целенаправленно собранном датасете, благодаря чему модель демонстрирует высокую точность в своей сфере.

Другой вариант гибридного подхода — использовать кастомную модель для особенно сложных задач (например, проверок на соответствие нормативным требованиям в банкинге или расширенной классификации изображений в узкоспециализированной отрасли), а для более рутинных операций — применять универсальную базовую модель (скажем, для лингвистических преобразований или типовых пользовательских запросов). В некоторых архитектурах даже объединяют несколько моделей в «цепочку», чтобы повысить общую точность или надежность. Конечно, это может потребовать дополнительных вычислительных ресурсов, зато каждая модель сможет проявлять себя в решении именно тех задач, для которых она создавалась.

Гибридные подходы особенно привлекательны для команд, у которых есть базовые навыки в области ИИ, но нет желания (или потребности) изобретать колесо. Они могут быстро выйти на рынок с использованием базовой модели и при этом добиться определенной степени уникальности продукта. Руководители, которые внедряли цифровые инновации в крупных банках или запускали AI-стартапы, не раз подчеркивали, что подобный баланс — самый реалистичный путь к успеху. Он дает необходимую гибкость в краткосрочной перспективе и при этом оставляет возможности для стратегического развития в будущем.

Практика и уроки внедрения

Независимо от того, какой подход вы выберете, успешное внедрение ИИ требует надежной системы управления данными, четких целей продукта и эффективных каналов обратной связи. Базовые модели действительно уменьшают затраты на обучение, но им все равно нужны релевантные и качественные данные. Кастомные модели можно оптимизировать под конкретный продукт, однако придется вкладываться в компетенции и инфраструктуру для их разработки и последующего сопровождения.

В любом случае, и в базовых, и в кастомных моделях необходимо постоянное мониторинг и обновления. Если поведение пользователей или сама реальность вокруг меняются, модель придется пересматривать, иначе она «застрянет в прошлом» и будет все более отставать от актуальных нужд. Особенно это чувствуется в быстро меняющихся сферах, таких как финтех или соцсети, где продуктовые менеджеры зачастую делают частые обновления, собирают обратную связь и следят за метриками. Если в определенный момент выясняется, что без глубокой специализации не обойтись, можно начать разработку кастомной модели, используя базовую модель уже в продакшене. A/B-тесты помогут понять, какой вариант приносит больше пользы и как двигаться дальше.

Опыт профессионалов, трансформирующих банки и финтех-стартапы с помощью ИИ, подчеркивает необходимость согласовывать стратегию ИИ с более широкими бизнес-целями. Если ваша миссия — предложить беспрецедентный сервис (например, специализированный инструмент бухгалтерии для малого бизнеса), кастомное решение может оказаться оправданным. Но если ваша основная цель — охватить как можно более широкую аудиторию и делать это быстро, вы можете склониться к базовым моделям, которые хоть и универсальны, но весьма мощны. При этом решение принимается на уровне продуктовой команды и не является исключительно техническим или исключительно бизнес-вопросом. В конечном счете, это общее продуктовое решение, которое может эволюционировать по мере того, как развивается BuildAI.

Заключение: выбор модели и долгосрочное видение

Независимо от того, решите ли вы использовать базовую модель, кастомное решение или гибридный подход, вам важно оставаться верными вашему видению. Базовые модели позволяют быстро развертывать и масштабировать продукт, но они дают меньше возможностей контролировать развитие вашего ИИ и дифференцировать продукт на рынке. Кастомные модели, напротив, позволяют «углубиться» в задачу: добиться высокой точности и выстраивать разработку так, чтобы получить действительно уникальное решение. Однако разработка кастомных моделей обходится дороже, требует больше времени и ресурсов, которые иначе можно было бы направить на масштабирование.

Прежде чем сделать окончательный выбор, подумайте о следующих факторах: чувствительность ваших данных, уникальность решаемой задачи, срочность вывода продукта на рынок и насколько критичен ИИ для конкурентного преимущества продукта. Если у вас мало данных для обучения и важно быстро показать первые результаты, базовые модели позволяют быстро получить «осязаемый результат» в короткие сроки. Но если жизнеспособность вашего продукта зависит от строгого соблюдения норм и прозрачности или вы хотите предложить пользователям сервис, который конкуренты не смогут легко скопировать, кастомная модель может оказаться необходимой. Во многих случаях лучшая стратегия — сначала применять базовую модель, чтобы быстро выйти на рынок, а по мере роста базы пользователей и накопления данных переходить к более специализированным решениям.

Современная эра ИИ располагает к гибкой модели развития — обычно это самый простой путь: начать с базовых моделей, быстро показать ценность, собрать первые успехи, а затем вкладываться в глубокую кастомную разработку именно там, где это действительно нужно. В конечном итоге самое главное — это создать продукт, который будет отзываться у пользователей и отвечать стратегическим задачам. А чтобы реализовать это на практике, продуктовой команде стоит развивать набор навыков и взглядов, охватывающий все необходимое как для быстрых, так и для долгосрочных побед.

Автор: Денис Скоков