LLM и локальные модели
Как мы используем большие языковые модели для ускорения разработки, сохраняя полную конфиденциальность данных клиента
Почему мы используем локальные LLM
Конфиденциальность
Данные клиента никогда не покидают наш закрытый контур. Никаких облачных API.
Гарантия NDA
Закрытый контур обработки — юридическая гарантия соблюдения соглашений о неразглашении.
Скорость разработки
Автоматизация рутинных задач сокращает сроки запуска целевого продукта.
Экономия для клиента
Снижаем затраты на рутину, не перекладывая эти расходы на заказчика.
DeepAgent — наш AI-ассистент
Мы активно применяем собственного DeepAgent для автоматизации рутинных задач: генерации документации, анализа требований, подготовки тестовых сценариев.
- Автоматическое создание технической документации
- Анализ и структурирование бизнес-требований
- Генерация тестовых данных и сценариев
- Помощь в code review и рефакторинге
Локальный сервер
Закрытый контур обработки
Консультант ИНФАТОН
Загрузите документ или задайте вопрос — получите анализ и рекомендации. Результат можно скачать в TXT, PDF, Word или отправить в Telegram.
Задайте вопрос или загрузите файл для анализа
Поддерживаемые форматы: .txt, .docx, .pdf
История одного спора, изменившего мир
Как математик Марков, споря с богословом, случайно изобрёл основу современных нейросетей
Начало спора (1902 год)
Павел Некрасов
Ответ Маркова
Андрей Марков
Эксперимент с Онегиным
Открытие
Наследие в XXI веке
Современность
Что такое цепь Маркова?
Простое объяснение сложной математики
Представьте погоду
Если сегодня солнечно, то завтра с вероятностью 70% тоже будет солнце, и 30% — дождь.
Если сегодня дождь, то завтра 40% — снова дождь, 60% — солнце.
Главный принцип: Будущее зависит только от настоящего состояния, не от того, как мы к нему пришли.
Как это работает в LLM
Когда вы печатаете "Доброе утр...", телефон предлагает "утро" — это цепь Маркова!
Модель "знает": после "добр" с высокой вероятностью идёт "о", а затем "е" → "доброе"
ChatGPT и другие LLM — это "цепи Маркова на стероидах": они учитывают не одну букву, а тысячи слов контекста, используя нейронные сети.
Где ещё применяются цепи Маркова
Методы Монте-Карло
Моделирование сложных систем в физике и финансах
Предиктивный ввод
Автозаполнение в смартфонах и поисковиках
Генетика
Анализ последовательностей ДНК
Финансы
Прогнозирование цен акций и рисков
Распознавание речи
Понимание устной речи компьютером
Игры
ИИ противников в видеоиграх
Хотите узнать, как AI ускорит ваш проект?
Мы расскажем, как наши локальные LLM могут помочь в вашем конкретном случае, сохраняя полную конфиденциальность данных
Получить консультацию