Эволюция AI от ML к LLM: личный опыт с 2015 года

Эволюция AI от ML к LLM: личный опыт с 2015 года

Путь в AI начинался с классического Machine Learning в 2015-2016 годах, когда основой были reinforcement learning и кейсы вроде DeepMind играющего в Arkanoid. Тогда еще не существовало LLM, и подходы были принципиально другими. Это показывает, как быстро развилась область за последние 8-9 лет — от узкоспециализированных ML-моделей до универсальных языковых моделей.

Связи

• Фундаментальное отличие LLM от классического ML — Раскрывает концептуальную разницу между узким обучением и универсальностью современных моделей
• Личный опыт создаёт уникальные инсайты — Объясняет, почему индивидуальный путь в индустрии формирует ценное экспертное знание
• Универсальность LLM: от анализа сентимента до извлечения данных — Демонстрирует практическое преимущество универсальных LLM над специализированными решениями прошлого
• Гонка за доли процента в конкурентной AI-среде — Дополняет исторический контекст 2015 года, описывая атмосферу в индустрии того времени

---

Источник: Workshop transcript, 2025-10-01