Киган Ван и его коллеги показали, как создать недорогого помощника для планирования работы служб ухода на дому. Сначала они собрали решения крупной модели GPT‑5.4‑nano по вопросам безопасности в режиме реального времени — «да» или «нет». Затем дообучили небольшую модель Qwen3 с 8 млрд параметров на 11,6 тыс. таких решений. Она совпадает с ответами модели-наставника в 91,3% случаев, работает примерно в 2,5 раза быстрее и обходится в разы дешевле.
Почему это важно
Службы ухода на дому могут внедрить более быструю и недорогую модель, не жертвуя качеством решений.
