Да, разница в количестве параметров между YALM-4 (1.4 миллиарда) и GPT-3 (130 миллиардов) действительно является значительной. Количество параметров в модели часто указывает на ее способность обучаться и обрабатывать более сложные задачи, извлекать более детальную информацию из данных и генерировать более качественные и разнообразные ответы. В этом контексте, модели с большим количеством параметров, как правило, показывают лучшие результаты в таких задачах, как понимание и генерация естественного языка.
Однако, количество параметров — это не единственный фактор, определяющий эффективность и конкурентоспособность нейросетей. Качество данных, на которых обучалась модель, архитектура самой модели, алгоритмы оптимизации и возможность дообучения также играют важную роль. В некоторых случаях модели с меньшим количеством параметров могут демонстрировать сопоставимые или даже лучшие результаты в зависимости от конкретных задач и контекста их использования.
Что касается конкуренции Яндекса на российском рынке, наличие модели с 100 миллиардами параметров могло бы значительно укрепить позиции компании и повысить ее конкурентоспособность по сравнению с другими игроками. С увеличением количества параметров улучшается и качество генерации текста, что может привести к созданию более полезных и точных приложений. Если Яндекс сможет также инвестировать в качественные обучающие данные и инновационные методы машинного обучения, это может помочь им занять сильные позиции на рынке.
Тем не менее, успех на рынке также будет зависеть от способности Яндекса создать востребованные продукты и услуги, эффективно реализовать их и обеспечить лучшую пользовательскую поддержку. Конкуренция в области ИИ — это комплексный процесс, требующий как технологических, так и бизнес-решений.