Генеративний штучний інтелект активно інтегрується у бізнес-процеси. Компанії впроваджують AI-асистентів, автоматизують роботу з документами, створюють внутрішні бази знань із пошуком на основі AI та використовують мовні моделі для підтримки співробітників і клієнтів.

Водночас під час запуску AI-проєкту постає питання: чи завжди доцільно використовувати великі мовні моделі (LLM), чи в окремих сценаріях компактні моделі (SLM) можуть бути ефективнішим вибором?

Разом із розвитком генеративного AI бізнес дедалі частіше переходить від експериментів до повноцінного впровадження AI-рішень. На цьому етапі ключового значення набувають не лише можливості мовної моделі, а й прогнозованість витрат, швидкість роботи, вимоги до інфраструктури та можливість подальшого масштабування. Саме тому вибір між SLM та LLM дедалі частіше визначається не лише технічними характеристиками моделі, а й бізнес-вимогами конкретного проєкту.

Чому компанії дедалі частіше обирають SLM

Більшість корпоративних AI-рішень вирішує конкретні бізнес-завдання: роботу з внутрішньою документацією, аналіз договорів, автоматизацію процесів або створення AI-асистентів. Для таких сценаріїв використання великих LLM не завжди є оптимальним з погляду вартості та необхідних обчислювальних ресурсів.

Не менш важливим фактором стає економіка проєкту. Під час використання комерційних LLM компанії оплачують обробку запитів за кількістю токенів, що ускладнює прогнозування бюджету. Один некоректно налаштований AI-агент або різке зростання навантаження можуть суттєво збільшити витрати.

Саме тому дедалі більше компаній починають AI-проєкти з використання компактних мовних моделей (SLM). У низці бізнес-сценаріїв вони забезпечують до 75% нижчу вартість інференсу порівняно з великими LLM. А розгортання SLM у приватній хмарі або на виділеній GPU-інфраструктурі дає змогу використовувати фіксований обсяг обчислювальних ресурсів, прогнозувати витрати та не залежати від тарифікації за токенами.

Окрему увагу компанії приділяють захисту корпоративних даних. Під час використання зовнішніх LLM службова інформація може передаватися інфраструктурі стороннього провайдера, що не завжди відповідає внутрішнім політикам безпеки або вимогам щодо обробки даних. Натомість SLM можуть працювати у контрольованому корпоративному середовищі, де дані не передаються зовнішнім AI-сервісам, якщо це не передбачено архітектурою рішення.

Водночас вибір мовної моделі – лише один із етапів побудови AI-рішення. Не менш важливо правильно оцінити необхідні обчислювальні ресурси, спосіб розгортання, вимоги до захисту даних і можливість подальшого масштабування. Через це компанії спочатку тестують різні моделі на власних даних, а вже після цього обирають рішення, яке найкраще відповідає їхнім бізнес-завданням.

Інфраструктура дата-центру для розгортання AI-рішень

Успішний AI-проєкт залежить не лише від вибору мовної моделі, а й від правильно підібраної інфраструктури для її тестування, навчання та експлуатації.

Датацентр «ПАРКОВИЙ» надає Хмару для AI-задач із доступом до високопродуктивних графічних процесорів за моделлю vGPU as a Service. Публічне середовище побудоване на базі NVIDIA L40S, а приватна хмара передбачає індивідуальну конфігурацію ресурсів відповідно до вимог конкретного AI-проєкту. Це дозволяє запускати, тестувати та масштабувати AI-рішення без необхідності закуповувати й обслуговувати власне GPU-обладнання.

Зокрема, команда консультує щодо:

• інтеграції швидких та економічно ефективних мовних моделей;
• адаптації моделей до конкретних бізнес-завдань;
• побудови інфраструктури для тестування та навчання AI-проєктів;
• підбору оптимальної конфігурації GPU-ресурсів для роботи моделей.

Такий підхід дозволяє компаніям швидше переходити від тестування до повноцінного впровадження AI-рішень, контролювати витрати та масштабувати проєкти відповідно до потреб бізнесу.