Яндекс х make sense | Большие языковые модели: как и зачем внедрять их в продукты | Денис Озорнин

Встречайте первый выпуск Яндекс х make sense! Ведущий подкаста и основатель ProductSense Юра Агеев поговорит с CPO Яндекса и узнает, как они делают наши продукты такими классными. Гость этого выпуска — Денис Озорнин, CPO Алисы в Яндексе. Поговорили про большие языковые модели. Как LLM, бум которых случился совсем недавно, уже интегрируются в массовые сервисы? Как понять, нужна ли вашему решению большая языковая модель? Как стартует разработка и внедрение LLM, какие инвестиции требуются для выхода на рынок и какие стадии проходит продукт? С какими проблемами сталкиваются разработчики и как их решать? 00:00 ‒ Интро 01:35 - Что случилось в технологическом мире после прорыва ChatGPT 04:10 - О том, сможет ли ИИ заменить людей и aha-моменте 09:52 - Какие продукты и стартапы строятся на основе LLM 14:29 - Можно ли кастомизировать большие языковые модели и как это делает OpenAI 18:49 - Три способа применения больших языковых моделей в готовых продуктах 26:12 - Галлюцинации в LLM и разговорные сценарии 28:53 - Почему внедрение больших языковых моделей стоит так дорого 29:20 - Как проапгрейдить продукт, не залезая в фундаментальный сценарий 31:14 - Можно ли доверять готовым языковым моделям данные 32:49 - Как понять, нужен ли искусственный интеллект твоему продукту 42:12 - С чего начать работу с LLM продакт-менеджеру 47:27 - В каких сферах могут быть использованы большие языковые модели 52:42 - Как появилась технология «Алиса, давай придумаем» 01:03:36 - Юнит-экономика внедрения LLM в продукт и доход от рекламы 01:14:56 - О будущем применения цифровых моделей 01:20:11 - Как проверять гипотезы с помощью OpenAI 01:23:40 - Об open-source моделях и будущем технологии 01:27:50 - В чем ценность: в данных или в их применении? *В подкасте упоминаются продукты Meta — запрещенной в России организации Все подробности о новых выпусках подкаста make sense х Яндекс ищите в телеграм-канале Yandex for Products: