Не всё надо решать LLM: бустинги, эмбеддинги и правила побеждают в продакшене
На конференции UWDC 2026 эксперты обсудили, когда задачи эффективнее решать классическим ML, а не LLM. Участники сошлись во мнении, что в продакшене чаще выигрывают гибридные архитектуры, где правила, ML и LLM работают вместе, а чистые LLM уступают из-за галлюцинаций, стоимости и сложности валидации.
На конференции UWDC 2026 в Екатеринбурге прошла дискуссия о выборе между большими языковыми моделями, классическим машинным обучением и традиционной разработкой. Участники — Камиль Шакиров (AI-инженер в DAR), Никита Овчинников (ML-инженер в RUTUBE) и Ян Анисимов (Tech Lead DS/DS+ в Яндекс Практикуме) — сошлись во мнении, что бизнесу часто нужна не универсальная модель, а система, которая
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб NLP —
оригинал