Своя ИИ-модель для холдингов и крупных компаний любой отрасли

Своя ИИ-модель компании.На своих серверах.Никто не боится утечки.

В крупной компании ИИ обычно упирается в службу безопасности: нельзя отдавать договоры, персональные данные и коммерческую тайну в чужое облако. Мы решаем это иначе: обучаем вашу собственную компактную модель под конкретный процесс и ставим её на ваши серверы, без интернета. Модель, данные и код принадлежат компании. Безопасность согласует, потому что согласовывать нечего: наружу не уходит ничего.

Своя
модель: веса, данные и код принадлежат компании
0
байт уходит с ваших серверов
1 сервер
на задачу, в вашем ЦОД или виртуализации
2-4 нед.
до измеренного пилота

Зачем компании своя ИИ-модель

Что это закрывает для бизнеса, а не только для ИТ.

01

Снять риск утечки коммерческой тайны и ПДн

Собственная модель внутри периметра не отправляет ни одного документа наружу. Нет вендора, который видит ваши данные, нет штрафа в процент от выручки, нет истории в новостях.

02

Дать бизнес-подразделениям ИИ, который согласует безопасность

Вместо запрета и «теневого ИИ» в телефонах сотрудников: разрешённая модель, обученная под конкретный процесс, с журналом и правами доступа в вашей инфраструктуре.

03

Не зависеть от вендоров, санкций и чужих прайсов

Модель на открытых весах стоит у вас, обновляете её сами, когда решите. Стоимость фиксированная и известна до старта, а не растёт с каждым запросом.

Что ваша модель будет делать вместо людей

Каждая строка это кандидат в первый пилот: одна задача, одна метрика, три недели. Под каждую задачу обучается своя компактная модель.

Все задачи →

Что мешает сегодня

И что мы с этим делаем.

Служба безопасности запретила ChatGPT и облачные ИИ-сервисы
И правильно сделала. Ваша модель работает на ваших серверах; в полностью закрытом варианте даже обучение проходит внутри периметра. Согласовывать внешнюю сторону не нужно, её нет.
Сотрудники всё равно пользуются публичными ботами с телефона
Запрет не работает без замены. Своя модель, которая делает их задачу лучше публичной, убирает причину ходить наружу.
Корпоративная лицензия на облачный ИИ всё равно означает данные у вендора
Даже с договором и «без хранения» ваши документы проходят через чужую инфраструктуру. Собственная модель этот вопрос закрывает физически.
Интеграторы предлагают ИИ-платформы за десятки миллионов и годы внедрения
Мы делаем одну задачу за недели и фиксированную сумму. Вторая и третья задачи на том же контуре дешевле. Платформу можно не покупать.
Своя команда данных перегружена или её нет
Двое наших инженеров делают задачу целиком и передают пайплайн вашей команде. Дальше вы развиваете модель сами или с нами по сопровождению.

Что отличается для крупного бизнеса

Сверх стандартной поставки.

Как появляется ваша модель

Отталкиваемся от вашей задачи и метрики успеха, собираем данные, обучаем вашу собственную компактную модель, доказываем результат на эталонном наборе и ставим её на ваш сервер. Модель, данные и код остаются у вас.

  1. Шаг 1
    Определяем задачу

    Одна-две узкие задачи с понятной метрикой успеха. Сначала пишем проверку, потом всё остальное.

  2. Шаг 2
    Собираем данные

    Наши инженеры собирают, чистят и размечают тысячи примеров из ваших реальных данных, с помощью лучших доступных ИИ-инструментов или полностью офлайн, если требуется.

  3. Шаг 3
    Обучаем вашу модель

    Берём компактную модель с открытыми весами и обучаем её под вашу задачу, и только под неё, на ваших данных. Измеряем на эталонном наборе, пока не возьмёт планку.

  4. Шаг 4
    Ставим на ваш сервер

    Поставляется контейнером с OpenAI-совместимым API на ваш сервер, без интернета. Передаём веса, данные и пайплайн: модель принадлежит вам.

Наш подход →

На узких задачах специализированная модель выигрывает у универсальной

Публичные результаты, не наши, команд, которые заменили облачный API на небольшую модель под одну задачу.

97% против 88%

Checkr: дообученная Llama-3-8B против GPT-4 на классификации проверок кандидатов. ~$800/мес вместо $7-12 тыс., 0,5 с вместо 15 с.

25 из 27

Predibase «LoRA Land»: дообученные 7B-адаптеры сравнялись с GPT-4 или обошли её на 25 из 27 задач, каждая обучена менее чем за $8 GPU-времени.

Gartner прогнозирует: к 2027 году организации будут использовать небольшие специализированные модели втрое чаще, чем универсальные LLM.

Источники на странице FAQ. Ваши цифры будут другими, именно это и измеряет пилот.

Своя локальная модель против облачного API

Облачный API большой моделиСвоя модель на вашем сервере
Куда уходят данныеНа серверы вендора, часто в другую юрисдикциюОстаются внутри вашей сети
Модель оплатыЗа токены, бессрочно, по цене вендораОдна фиксированная сумма + сервер, который у вас уже есть
ЗадержкаСекунды, зависит от интернетаДоли секунды, локально
Точность на вашей задачеХорошая, общаяОбычно равная или выше, модель собрана под неё
Кому принадлежитВендору; вы арендуете доступВам: веса, данные, код
Риск вендораОтключение моделей, смена цен и условий, санкцииОтключать нечего, внешних вызовов нет
Работает офлайнНетДа
Свободный чат, код, рассужденияОтличноНе цель, одна задача, сделанная хорошо

Одна фиксированная сумма за задачу

От 700 000 ₽ за обучение и внедрение вашей модели. Два инженера, данные, обучение, проверка, установка на ваш сервер и дообучение через месяц после запуска. Без оплаты за токены и без обязательной подписки: модель ваша, платить за её использование не нужно.

Для крупных компаний цену поднимают полностью закрытая сборка, интеграция с корпоративной инфраструктурой и несколько типов документов. Маршрутизация обращений и извлечение из чистых PDF остаются в нижней части диапазона; при нескольких задачах на одном контуре каждая следующая дешевле.

Пилот и цены →

Свою модель мы обучаем и для

Тот же метод, другие задачи. Выберите страницу, где говорят на вашем языке.

Для
Банки, финтех, страхование

Организации под 152-ФЗ и требованиями ЦБ: своя ИИ-модель для потока клиентских документов, внешние сервисы не нужны.

Для
Госсектор и госкомпании

Ведомства, МФЦ, учреждения и компании с госучастием: собственная ИИ-модель в изолированном контуре, без внешних сервисов.

Запустите пилот на своих данных

Две-четыре недели. Одна задача. Измеримый результат до того, как вы примете решение.

Запустить пилот →