моя контрарная точка зрения заключается в том, что мнение "модели — это товары, просто меняйте" является крайне наивным и в основном принадлежит людям здесь, которые никогда не создавали продукты на основе LLM на глубоком уровне. Эти люди обычно только рассуждают. Моя личная точка зрения заключается в том, что защитный барьер действительно существует, и это накопленная адаптация... которая включает в себя такие вещи, как библиотеки подсказок, обработка крайних случаев, институциональная интуиция о режимах отказа и калибровка доверия. И затраты на переключение накапливаются нелинейно с глубиной интеграции. Потребитель API на поверхностном уровне может быть тривиальным. Но для глубоко встроенных вещей, таких как логика таргетинга, коммуникационные каналы, классифицированные рабочие процессы и т. д., затраты на переключение фактически представляют собой полный цикл реинжиниринга, замаскированный под решение о выборе поставщика. Ситуация с dow/anthropic особенно интересна, потому что военные организации, вероятно, сталкиваются с самой экстремальной версией этой проблемы. Они не могут просто провести тестирование в продакшене, и каждый поведенческий крайний случай должен быть повторно проверен способами, которые медленные, дорогие и требуют специализированной экспертизы, которая не обязательно переносится между семействами моделей. Я хорошо осведомлен об этом, потому что наш стартап имеет возможность переключаться на любую модель, но это настоящая головная боль, потому что все либо ломается, либо становится странным.