Используя инструмент o1-mini для прогнозирования цепочек поставок, мы сэкономили 62% на затратах на расчеты, но столкнулись с двумя фатальными ошибками.
Эта статья основана на реальном опыте использования команды по поставкам из Северной Америки, насчитывающей 20 человек, которая работает с платформой SaaS. В ней рассказывается о реальных преимуществах замены основных больших моделей на o1-mini для выполнения задач прогнозирования потребностей в логистике: устранение проблем с ограничением объема данных, снижение затрат на обработку информации на 62%, значительное улучшение эффективности прогнозирования. Также раскрываются скрытые недостатки, такие как искажения при обработке неструктурированных данных и ошибки в переводе между языками, а также предлагаются конкретные сценарии применения и рекомендации по началу использования этого инструмента.
