эффективно решает конкретную задачу. Классическое машинное обучение выигрывает за счет предсказуемости, детерминированности и простоты валидации: модели можно тестировать с помощью метрик, понятных бизнесу. Большие языковые модели, в свою очередь, дают впечатляющие ответы, но галлюцинируют, требуют постоянного мониторинга и обновления каждые три месяца, а их инференс дорог. На практике гибридные архитектуры с правилами и эвристиками на нижнем уровне, машинным обучением на среднем и большими языковыми моделями на верхнем уровне позволяют снизить затраты и повысить качество. Валидация результатов больших языковых моделей остается серьезной проблемой, требующей ручной разметки и дополнительных инструментов. Эксперты отметили, что противопоставлять машинное обучение и большие языковые модели некорректно — каждый подход подходит для своих задач.