Как выбрать LLM-модель: пошаговое руководство для бизнеса

LLM-модель — это то, с чего начинается любая серьёзная разработка ИИ-ассистента для бизнеса. От неё зависит, как будет работать система, насколько точно она понимает задачи, как обрабатывает информацию и встраивается в ваши процессы.

Эта статья — руководство для тех, кто хочет разобраться, какие модели существуют, чем они отличаются и как выбрать ту, которая действительно подойдёт вашему бизнесу.

LLM (large language models) — это языковые модели, обученные на огромных объёмах текстов. Они умеют воспринимать и обрабатывать запросы, отвечать на вопросы, анализировать документы, писать письма, резюме и даже генерировать рабочие инструкции.

Проще говоря, это мозг вашего будущего цифрового ассистента. ИИ-ассистент может:

• отвечать на вопросы клиентов 24/7;
• обрабатывать заявки и составлять документы;
• находить нужную информацию в базе компании;
• формулировать отчёты и письма по заданию;
• «общаться» с CRM и другими системами.

Если вы задумываетесь о разработке ИИ-решения, выбор модели — основа, с которой всё начинается.

Выбор подхода зависит от того, насколько глубоко вы хотите интегрировать ИИ в процессы и насколько важен контроль над знаниями, на которых он работает.

Готовая модель без обучения — если задача общая и нет чувствительных данных, можно использовать модель «как есть». Это удобно, быстро, но с ограниченной точностью. Такой ИИ больше напоминает помощника «по шаблону», без адаптации под вашу терминологию.
Дообученная модель (fine-tuning или RAG) — если нужен по-настоящему «ваш» ИИ‑ассистент, который говорит на языке компании, знает документы, процессы и специфику — без дообучения не обойтись. Здесь ассистент обучается на ваших данных и становится частью вашей команды. Такой подход требует подготовки, но даёт лучший результат.

Для корпоративных задач мы часто применяем архитектуру RAG — она позволяет хранить данные отдельно и при этом использовать их в ответах модели, не рискуя безопасностью.. Сравните модели

На этом этапе важно не запутаться в названиях и цифрах. Ниже — ключевые параметры, на которые стоит обращать внимание:


Примеры популярных моделей:

• GPT‑4 — высокая точность, но работает только через облако;
• Llama 3 — поддерживает обучение, работает на русском, подходит для бизнеса;
• Mistral — open-source, активно развивается, можно использовать локально;
• Claude и Gemini — удобны, но с ограничениями на корпоративное использование.

ИИ — это не только модель. Важно понимать, что за кулисами ассистента работает целая система:

• сервера (или облачная платформа);
• база знаний в векторном формате;
• система безопасности и разграничения доступа;
• интеграции с вашими инструментами.

Если у вас нет своей IT-команды — лучше подключить технического партнёра. Он поможет всё собрать и запустить без рисков.

Совет: начните с одного департамента — например, поддержки или HR. Там эффект будет заметен уже через пару недель.

Даже лучшая модель — это теория до тех пор, пока вы не попробуете её в реальной задаче. Сделайте прототип. Прогоните через него 100–200 реальных запросов.

Посмотрите:

• насколько ответы адекватны;
• понимает ли модель специфику;
• какие типовые ошибки появляются.

LLM‑модель — это фундамент всего ИИ‑решения. От неё зависит, насколько быстро и точно ассистент будет отвечать, сможет ли он адаптироваться под задачи, будет ли поддерживать нужный язык и работать в нужной архитектуре.

Выбор модели влияет на стиль общения ИИ, его скорость, точность, безопасность, возможность масштабирования и стоимость владения в будущем. Подходящая модель — это не просто «мощнее» или «дешевле», а та, которая решает конкретную задачу в вашем контексте.

Поэтому так важно не ориентироваться только на популярность или характеристики из таблиц, а смотреть на совместимость с вашими данными, бизнес-процессами и требованиями к конфиденциальности.

Если вы не занимаетесь ИИ внутри компании, а хотите результат без технической головной боли — подключайте внешнего партнёра. Он поможет:

• выбрать модель и архитектуру;
• обеспечить безопасность данных;
• интегрировать ассистента в ваши процессы;
• адаптировать ИИ под сотрудников;
• сопровождать и дообучать систему со временем.

Мы в Grinit.ru помогаем бизнесу запускать ИИ‑ассистентов под задачи компаний. Используем LLM-модели, RAG-подход, создаём защищённую архитектуру и берём на себя всё: от аудита задач до сопровождения готовой системы.

Если вы рассматриваете создание ИИ‑ассистента для бизнеса, напишите нам. Мы подскажем, с чего начать, какую модель выбрать и как внедрить её с пользой для команды.