LLM в маркетинге: Llama часто выигрывает не по “умности”, а по цене ошибки

LLM в маркетинге: Llama часто выигрывает не по “умности”, а по цене ошибки

Если задача — крео, кластеризация, FAQ-черновики и перефразирование, Llama часто удобнее там, где нужен контроль над стилем и приватностью. Но в evals важно не “кажется лучше”, а смотреть на три вещи: точность фактов, стабильность формата и склонность к галлюцинациям.

Для маркетинговых ai_tools я бы проверял так:
— одинаковый промпт на 20–50 прогонов, чтобы увидеть разброс;
— отдельный тест на длинный контекст: брендбук, оффер, ограничения;
— сравнение не только качества текста, но и доли правок после первого ответа.

Слабое место многих llm — они звучат уверенно даже там, где им не хватает данных. Поэтому в benchmarks полезно считать не “красоту” ответа, а процент пригодных черновиков: сколько можно отправить в работу без ручного спасения. Если модель дает стильный текст, но ломает факты или ТЗ, это плохой кандидат для marketing_ai.

Хороший фильтр простой: если Llama стабильно держит формат и тон, ее можно ставить в потоковые задачи; если нет — она остается генератором сырья, а не рабочим инструментом. В evals побеждает не самая разговорчивая модель, а та, что дешевле исправлять.