Большие языковые модели, такие как GPT-4, уже давно стали мощным инструментом для бизнеса. Однако работа через публичные API сопряжена с рядом рисков: данные передаются внешним сервисам, возможности настройки ограничены, а расходы могут стремительно увеличиваться.
Но решение есть — создать свою собственную LLM-модель с нуля. Она дает полный контроль, безопасность и возможность настроить систему именно под свои задачи. В этом руководстве мы расскажем, как сделать это максимально просто и понятно, без лишней воды и сложных терминов.
Что такое приватная LLM?
Приватная LLM (большая языковая модель, Large Language Model) — это искусственный интеллект, который компания разворачивает и использует внутри своей инфраструктуры: на собственных серверах или в приватном облаке. Такие модели применяются в чат-ботах, поисковых системах, анализе отзывов и других задачах, связанных с обработкой естественного языка.
В отличие от публичных решений вроде ChatGPT, Google Gemini или Claude, приватная модель работает только для вашего бизнеса и не передает данные внешним сервисам. Это особенно важно, если вы работаете с персональной, коммерчески конфиденциальной или строго регулируемой информацией — например, в финансах, медицине или юриспруденции.
Главное преимущество приватной LLM — полный контроль над данными, безопасностью и логикой работы модели. Вы можете адаптировать ее под особенности своей отрасли, обучить на внутренних документах и встроить в свои продукты — от чат-ботов до аналитических платформ.
Где применяются приватные LLM?
Приватные языковые модели все чаще используются в отраслях, где особенно важны безопасность, точность и полный контроль над данными.
Финансовые технологии (Финтех)
В финансовых технологиях приватные LLM помогают обрабатывать заявки, анализировать транзакции, создавать финансовую аналитику и поддерживать клиентов в чатах. Такие модели позволяют безопасно работать с персональными и платежными данными, соблюдая строгие регуляторные требования, например GDPR или PCI DSS.
Медицина и здравоохранение
В этой сфере LLM помогают врачам и медицинскому персоналу быстро анализировать истории болезней, составлять отчеты, подтверждать записи на прием и даже прогнозировать риски. Все это происходит при полном сохранении данных в замкнутой системе, что крайне важно для соответствия стандартам HIPAA и другим медицинским нормам.
Внутренние корпоративные чат-боты и ассистенты
Одно из главных преимуществ приватных LLM — возможность обучать модель на внутренних документах, регламентах и базе знаний вашей компании. Умный помощник, который дает точные и персонализированные ответы, помогает сотрудникам быстрее решать задачи и снижает нагрузку на службу поддержки.
Когда бизнесу нужна собственная LLM?
Иногда компании создают собственную языковую модель не потому, что это модно, а потому что иначе просто нельзя. Необходимо соблюдать законы, защищать данные и учитывать специфику бизнеса — и именно здесь приватная LLM становится незаменимой.
Соблюдение нормативных требований (GDPR, HIPAA и др.)
Компании, работающие с персональными данными, обязаны строго следовать законам о конфиденциальности. Использование публичных моделей, таких как ChatGPT или другие облачные API, может привести к нарушению GDPR, HIPAA и подобных правил, если данные передаются на внешние серверы.
Защита интеллектуальной собственности и внутренней информации
Если ваша компания работает с ноу-хау, патентной документацией, стратегическими планами или данными исследований и разработок (R&D), любая утечка может нанести серьезный ущерб. Использование публичной модели, которая может вести журнал данных или использовать их для дальнейшего обучения, представляет собой риск.
Работа с локальными или слабо структурированными данными
Многие компании имеют уникальные внутренние базы знаний — от технической документации до корпоративных регламентов. Чтобы эффективно использовать их в ИИ, модель нужно дообучать и адаптировать под особенности компании. Публичные решения такого не позволяют. Собственную LLM можно обучить именно на ваших данных: локальных файлах, базах знаний, тикетах, CRM и многом другом.
Поддержка узкоспециализированных и нестандартных задач
Готовые LLM хорошо справляются с общими запросами, но часто не учитывают терминологию и структуру конкретных отраслей — будь то юриспруденция, строительство, нефтегазовая промышленность или фармацевтика.
Как выбрать подход: создать LLM с нуля или использовать готовую проприетарную модель?
После того как компания принимает решение о создании собственной языковой модели, следующим шагом становится выбор подходящей технологии. Здесь есть два основных пути: воспользоваться open-source моделями с возможностью глубокой кастомизации или выбрать готовое решение от крупных технологических компаний — таких как OpenAI, Anthropic или Google.
Оба варианта подходят для создания приватной LLM, но существенно различаются по уровню контроля, стоимости, возможностям настройки и требованиям к инфраструктуре. Ниже мы рассмотрим ключевые отличия и поможем понять, какой подход лучше подойдет под задачи вашего бизнеса.
Популярные Open-Source решения
Среди наиболее активно развиваемых и востребованных моделей с открытым исходным кодом стоит выделить:
- LLaMA (от Meta): мощная и компактная архитектура, отлично подходящая для дообучения в приватных условиях. LLaMA 2 имеет ограниченную лицензию, тогда как LLaMA 3 уже полностью открыта.
- Mistral — это быстрые и эффективные модели с высокой точностью при относительно небольшом числе параметров (например, 7 миллиардов). Особенно хорошо справляются с задачами генерации текста и ведения диалогов.
- Falcon (от TII): семейство моделей, ориентированных на высокую производительность и энергоэффективность, подходит для корпоративного использования.
- GPT-NeoX / GPT-J / GPT-2 / GPT-3-подобные модели — это разработанные сообществом решения с полностью открытым кодом и широкими возможностями для глубокой настройки.
Сравнение подходов: open-source и проприетарные модели
Чтобы принять взвешенное решение по внедрению приватной LLM, важно понимать, чем отличаются open-source и проприетарные решения в ключевых аспектах — гибкости, стоимости, безопасности и соблюдении нормативов. Ниже приведено визуальное сравнение двух подходов:
| Критерии | Open-Source LLM | Проприетарная LLM (GPT-4, Claude, Gemini и др.) |
| Гибкость | Очень высокая — можно менять архитектуру модели и дообучать под задачи | Ограниченная — API не позволяет менять внутреннюю логику |
| Контроль данных | Полный контроль — данные остаются внутри инфраструктуры | Данные обрабатываются на стороне провайдера |
| Затраты | Высокие стартовые расходы (оборудование, обучение, поддержка), но выгоднее при масштабировании | Низкий входной порог, оплата по мере использования или подписка |
| Безопасность | Максимальная при локальном развертывании | Требуется доверие внешнему провайдеру |
| Обновления и поддержка | Необходима внутренняя команда или технический партнер | Обновления, безопасность и поддержка обеспечиваются провайдером |
| Соблюдение регуляций | Проще гарантировать соответствие GDPR, HIPAA, NDA и др. | Труднее полностью соответствовать из-за передачи данных сторонним сервисам |
Сравнение подходов: open-source против проприетарных моделей
Ключевые шаги по созданию собственной LLM: от данных до обученной модели
Создание собственной языковой модели требует четкой стратегии и поэтапного подхода. Все начинается с подготовки данных, выбора подходящей инфраструктуры, а затем обучения модели, чтобы она действительно понимала и решала задачи вашего бизнеса.
Подготовка данных
Первый и очень важный этап — работа с данными. Чтобы модель могла «вникнуть» в специфику вашей деятельности, она должна обучаться на качественных и структурированных материалах. Это значит, что все документы, тексты и источники нужно привести к единому формату, убрать дубликаты и лишнюю информацию.
Далее данные разбиваются на части и преобразуются в структуру, понятную модели. Если информации мало, создаются дополнительные варианты — например, с помощью перефразирования или автоматического перевода. Все это делается для того, чтобы искусственный интеллект «заговорил» на вашем языке и понял контекст отрасли.
После этого данные делятся на обучающую, тестовую и валидационную выборки — чтобы модель не просто запоминала, а училась анализировать и применять знания.
Настройка инфраструктуры
Обучение больших языковых моделей требует мощных вычислительных ресурсов — современных видеокарт, облачных платформ или собственных серверов.
Выбор варианта зависит от требований к безопасности и доступности. Если данные имеют особенно высокий уровень конфиденциальности — например, медицинские или юридические — модель можно обучать и запускать внутри закрытого периметра, без доступа к интернету.
Также важно заранее настроить систему контроля — мониторинг, ведение логов и резервное копирование, чтобы обеспечить стабильную и прозрачную работу всей системы.
Обучение и проверка модели
Третий этап — это собственно обучение и проверка модели. Этот процесс требует тонкой настройки и постоянного контроля качества. Специалисты подбирают оптимальные параметры, чтобы модель обучалась быстрее и не теряла точности.
Кроме того, они одновременно оценивают, насколько хорошо модель справляется с поставленными задачами: как она отвечает, насколько связно строит тексты и делает ли ошибки. Важно вовремя остановить обучение, как только модель достигнет нужного уровня, чтобы не допустить “переобучения”.
Дообучение на собственных данных
Финальный этап — адаптация модели под задачи вашей компании. Даже если она была обучена на общих данных, она не будет максимально полезной, пока не адаптируется под специфику вашей компании — внутренние документы, скрипты клиентов, базы знаний и электронную переписку.
Также можно использовать обратную связь от сотрудников, чтобы обучить модель давать максимально эффективные ответы.
Развертывание и интеграция
После того как модель обучена и адаптирована под нужды бизнеса, наступает важный этап — развертывание. От этого зависит стабильность, безопасность и масштабируемость системы по мере роста нагрузки.
Большинство компаний выбирают облачные платформы — AWS, Google Cloud или Azure. Они упрощают запуск, добавление пользователей и обновления без сложных технических трудностей.
Интеграция через API и бизнес-приложения
Чтобы модель могла взаимодействовать с другими цифровыми системами, ей нужны удобные и надежные интерфейсы. Самый универсальный вариант — REST API. С его помощью LLM легко интегрируется в веб-приложения, корпоративные порталы, CRM-системы и чат-боты.
Если важна высокая скорость отклика и минимальная задержка, лучше выбрать gRPC — особенно при использовании микросервисной архитектуры или встраивании в мобильные приложения.
Такая интеграция позволяет использовать возможности модели во всех каналах взаимодействия с клиентами и сотрудниками, превращая ее в полноценный элемент цифровой инфраструктуры компании.
Пример от СКЭНД: умный помощник для путешествий
Один из ярких проектов СКЭНД — умный помощник для путешествий. Это мобильное приложение с приватной LLM, которая выступает в роли персонального помощника путешественника: помогает строить маршруты, бронировать билеты, искать интересные места и формировать персональные рекомендации в режиме реального времени.
Мы обучили модель на специализированных данных по туризму, интегрировали ее с внешними сервисами — картами, платформами бронирования отелей и авиасистемами, а затем развернули решение в облаке для обеспечения высокой доступности и масштабируемости.
Этот кейс наглядно показывает, как приватная LLM может стать технологической базой крупного кастомного продукта — надежного, безопасного и полностью адаптированного под отрасль.
Создавайте умные AI-решения вместе с СКЭНД — надежным партнером в разработке больших языковых моделей.
Основные сложности и важные аспекты
Несмотря на очевидные преимущества приватных LLM, компании могут столкнуться с рядом некоторых проблем при их реализации. Чтобы проект прошел успешно, важно заранее учитывать следующие моменты.
Высокие требования к вычислительным ресурсам
Обучение и запуск языковых моделей требуют значительных мощностей — мощных GPU, сложной архитектуры и больших систем хранения данных. Нужно понимать, что внедрение LLM — это не просто запуск модели, а создание полноценной инфраструктуры, требующей либо инвестиций в собственные серверы, либо использования оптимизированных облачных решений.
Юридические и этические риски
Работа с искусственным интеллектом в бизнесе все больше регулируется законом. Если вы обрабатываете персональные, медицинские или финансовые данные, необходимо обеспечить соответствие таким стандартам, как GDPR, HIPAA и PCI DSS.
Также нельзя забывать про репутационные риски: модель должна быть сконструирована так, чтобы избегать дискриминационных, вводящих в заблуждение или вредоносных ответов.
Качество результатов и их интерпретируемость
Даже хорошо обученная модель может ошибаться, особенно в нестандартных или новых ситуациях. Главная задача — обеспечить проверяемость ответов, объяснимость выводов и чтобы модель ясно давала понять пользователю, где заканчивается ее компетенция. Без этого LLM может создавать ложное впечатление уверенности, выдавая неточные или вымышленные данные.
Почему стоит работать с компанией по разработке LLM
СКЭНД специализируется на разработке языковых моделей, и работа с нами открывает для бизнеса значительные возможности — особенно если вы планируете внедрение ИИ-решений в свои процессы.
Во-первых, вы сразу получаете команду специалистов полного цикла: не нужно собирать команду с нуля, покупать дорогое оборудование и тратить месяцы на эксперименты.
У нас уже есть отработанные методики по разработке и обучению LLM под конкретные задачи бизнеса — от набора обучающих данных и проектирования архитектуры до обучения и интеграции в вашу IT-инфраструктуру.
Во-вторых, мы помогаем минимизировать риски. Опытная команда сможет предотвратить ошибки, связанные с безопасностью, масштабированием и соблюдением требований законодательства.
Кроме того, мы умеем эффективно использовать готовые решения: у СКЭНД уже есть работающие проекты на базе генеративных ИИ — чатботы для банков, умные ассистенты для путешествий и системы юридической поддержки, адаптированные под необходимые законы и стандарты.
Все эти продукты построены с применением технологий обработки естественного языка, что делает их особенно полезными в задачах, где важно понимать и работать с человеческой речью.
Хотите внедрить ИИ, который действительно поможет вашему бизнесу? Мы готовы помочь.