Статьи / Как работают LLM‑модели внутри компании: от выбора до внедрения
Большие языковые модели (LLM) стали настоящим прорывом в автоматизации интеллектуального труда. Они уже умеют писать тексты, общаться с клиентами, переводить документы и даже давать юридические заключения. Но как эти модели работают внутри компаний? Как выбрать подходящую архитектуру и не ошибиться с ресурсами? Эта статья — путеводитель по развёртыванию LLM‑моделей на уровне корпоративной ИТ-инфраструктуры. Будет полезно всем: от новичков до архитекторов ИИ-решений.
🤖 Что такое LLM — простыми словами и на практике
LLM (Large Language Models) — это модели, обученные на огромных объёмах текстов: книг, статей, форумов, кода. Они умеют понимать и генерировать человеческий язык. Например:
- Служба поддержки: быстрый подбор шаблона ответа клиенту;
- Маркетинг: генерация текста рассылки по тезисам;
- HR: анализ сотен резюме и поиск лучших кандидатов;
- Юристы: краткое изложение судебной практики по делу.
LLM‑модели не просто ищут по ключевым словам. Они способны логически интерпретировать контекст, помнить диалог и задавать встречные вопросы.
📌 NLP vs. LLM: когда достаточно простого подхода
Не все задачи требуют мощи LLM. Часто достаточно использовать классические NLP‑модели:
- BERT / RoBERTa: классификация отзывов и запросов;
- spaCy: извлечение сущностей: ФИО, даты, адреса;
- fastText: определение языка или темы сообщения.
Когда хватит NLP: классификация, поиск, фильтрация.
Когда нужна LLM: генерация текста, логика, диалог, ассистенты.
Пример: Клиент пишет: «Плачу третий месяц, а доступа нет, всё висит». LLM интерпретирует эмоции, вспоминает историю, выражает сочувствие и предлагает решение — как человек.
⚙️ Как выбрать модель: 5 ключевых критериев
1. Задача
Формулируем бизнес-задачу: «Снизить нагрузку на операторов», «Ускорить обработку заявок». Только потом выбираем модель.
2. Тип данных
Русский, казахский, технический язык? Некоторые модели не обучены на нужных корпусах.
3. Инфраструктура
Облако — быстрее, но есть риски. On-premise — дольше, но безопасно. Есть гибридные варианты.
4. Риски
LLM могут "галлюцинировать" — придумывать уверенно звучащие, но ложные факты. Также они требуют тонкой настройки при работе с таблицами, PDF и внутренними документами.
5. Стоимость владения
Включает: лицензии, сервера (GPU), интеграции, обучение персонала, поддержку.
📈 Популярные модели: плюсы и подводные камни
| Модель | Преимущества | Подводные камни | ||
| GPT‑4 (OpenAI) | Лучшее качество генерации, продвинутый API, поддержка плагинов | Дорого, работает только в облаке, зависит от доступности OpenAI | ||
| Claude (Anthropic) | Работа с длинными контекстами (до 200k токенов), этичность | Ограничения по темам, нестабильный API | ||
| LLaMA (Meta) | Запуск локально, высокая производительность | Трудности с настройкой, отсутствие поддержки API | ||
| Mistral | Открытый код, лёгкость, быстрый старт | Меньше обучающих данных, иногда слабее по качеству | ||
| Gemma (Google) | Интеграция с Google‑экосистемой | Слабо задокументирована, низкая активность сообщества |
🛠️ Путь внедрения LLM: пошагово
- Определите цель: автоматизация, снижение затрат, масштабирование.
- Соберите данные: чаты, скрипты, инструкции — база для обучения.
- Выберите модель: исходя из задач и инфраструктуры.
- Обучите на своих данных: fine-tuning даёт +30–50% качества.
- Интегрируйте: в CRM, сайт, мессенджеры.
- Контролируйте и улучшайте: собирайте обратную связь, адаптируйте сценарии.
🧾 Итог: внедрять или нет?
- Да, если вы обрабатываете много текстов: заявки, чаты, документы.
- Да, если важна персонализация общения и сокращение нагрузки.
- Да, если данные чувствительные и вы готовы развернуть LLM локально.
❗ Но это проект, а не "бот из коробки". Он требует подготовки, инфраструктуры и тестов. Но результат — ИИ-помощник, который работает как опытный сотрудник 24/7.