|
||||||
|
Журнал «Менеджмент и бизнес-администрирование»
№3 / 2025 Особенности применения больших языковых моделей в научных исследованияхБрынцев А.Н. доктор экономических наук, профессор, заведующий лабораторией цифровой экономики, ЦЭМИ РАН, Москва, Россия Бахтизин А.Р. доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент РАН, директор ЦЭМИ РАН; заведующий кафедрой математических методов анализа экономики, экономический факультет, МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия Саксонов И.О. младший научный сотрудник, лаборатория цифровой экономики, ЦЭМИ РАН, Москва, Россия Аннотация. В статье авторы рассмотрели особенности развития современных технологий в условиях цифровой экономики. Обосновывается вывод о необходимости применения мощных языковых моделей для решения самых разных задач с целью повышения конкурентоспособности российской экономики. Методологическая база исследования опыта применения больших языковых моделей включает в себя теоретические основы, методы, инструменты и критерии оценки, которые позволяют провести детальный анализ и сделать обоснованные выводы. Особое внимание уделено практическому опыту использования ChatGPT. Предложены основные сценарии использования ChatGPT, которые помогают быстро находить информацию, создавать требуемый контент, автоматизировать выполнение рутинных задач. Особое внимание авторы уделили появлению модели DeepSeek-R1, разработанной китайским стартапом, которая позиционируется как конкурент лидеров рынка искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрены технические характеристикам модели, ее экономическая эффективность, а также влияние на глобальные финансовые и технологические рынки. Анализируются стратегии оптимизации затрат, применяемые китайскими разработчиками, и их последствия для традиционных игроков цепочки поставок ИИ-технологий. Ключевые слова: большие языковые модели, большие данные, инновационные решения, искусственный интеллект, цифровая экономика, индустрия 4.0. Features of the application of large language models in scientific institutions Bryntsev A.N. Doctor of Economics, Professor, Head of the Digital Economy Laboratory, Central Economic and Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia Bakhtizin A.R. Doctor of Economics, Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Director of the Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences; Head of the Department of Mathematical Methods of Economic Analysis, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia Saksonov I.O. Junior Research Fellow, Digital Economy Laboratory, Central Economic and Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia Abstract. In the article, the authors considered the features of the development of modern technologies in the digital economy. The conclusion is substantiated about the need to use powerful language models to solve a variety of problems in order to increase the competitiveness of the Russian economy. The methodological basis for studying the experience of using large language models includes theoretical foundations, methods, tools and evaluation criteria that allow for a detailed analysis and reasonable conclusions. Particular attention is paid to the practical experience of using ChatGPT. The main scenarios for using ChatGPT are proposed, which help to quickly find information, create the required content, and automate the execution of routine tasks. The authors paid special attention to the emergence of the DeepSeek-R1 model, developed by a Chinese startup, which is positioned as a competitor to the leaders of the artificial intelligence (AI) market. The technical characteristics of the model, its cost-effectiveness, and its impact on global financial and technology markets are considered. Cost optimization strategies used by Chinese developers and their implications for traditional players in the AI technology supply chain are analyzed. Keywords: large language models, big data, innovative solutions, artificial intelligence, digital economy, industry 4.0. DOI: 10.33983/2075-1826-2025-3-53-63 Библиографический список
|
||||||