Акт VI. Индикаторы · Говорящие числа

Пока строился ассистент, Марина принесла с совета вопрос эпохи: «Конкуренты хвастаются собственными моделями. Может, и нам обучить свою?»

На этот вопрос есть история с датами. В 2023-м Bloomberg — терминал, с которого списан жанр нашего продукта, — обучил BloombergGPT: пятьдесят миллиардов параметров, сотни миллиардов финансовых токенов, месяцы дорогих вычислений. Специализированная модель для финансов, гордость и пресс-релизы. Через несколько месяцев вышли независимые замеры: универсальный GPT-4 — без единого финансового токена дообучения — обошёл её на финансовых задачах, местами в полтора раза. Bloomberg не стал строить BloombergGPT-2: следующее поколение их аналитики работает на универсальных моделях поверх их данных.

Мораль не «Bloomberg ошибся» — тогда это не было очевидно. Мораль в том, что обесценилось, а что нет — где на самом деле пролегает «моат», защитный ров бизнеса. Веса модели обесценил первый же релиз более сильной универсальной. Не обесценились: терминал, данные, за которые платят, разметка и оценка качества. Активы Bloomberg — не веса.

Наши активы после этого акта перечисляются без запинки:

• Данные с честностью: миллион рядов с винтажами, свой индекс с методологией — этого нет у владельцев любых весов.
• Семантический слой: каталог метрик — контракт, который переживёт смену трёх моделей.
• Evals: золотой набор вопросов-ответов терминала (те же evals, что в тридцатом модуле, — теперь для аналитических ответов) — измеритель, который позволяет менять модель за вечер и знать, что стало лучше.
• Фабрика с планками: прогнозы, где каждая модель — сменная деталь.

Заметь симметрию: в тридцать шестом модуле сменными деталями стали модели прогноза, теперь — языковая модель. Несменяемое во всей платформе одно и то же: данные, контракты, экзамены. Инвестировать стоит в то, что не устаревает с чужим релизом, — а LLM подключать за API и менять, когда экзамен покажет выгоду.