Важно не только то, что это доменная модель. Важно каким типом данных её кормили.
Технологические протоколы, регламенты, НИОКР, строй- и проектная документация - это не тексты в привычном ML-смысле.
Это формализованные фрагменты производственного мира: язык процессов, цепочек, ограничений, рисков.
Обучая LLM на таком корпусе, компания фактически создаёт отдельный “data-reality layer”, который универсальные модели просто не видят. И в этом - главная новость.
Появляется новая парадигма: не “адаптируем GPT под домен”, а строим ИИ вокруг индустриального мира как первичного источника данных.
MetalGPT-1 - всего лишь первый пример. Дальше будут модели для химтеха, логистики, энергетики, строительства. У каждой отрасли — собственный язык, собственный датасет, собственная реальность.
И это значит, что domain-first LLM перестают быть экспериментом. Они становятся инфраструктурой.
https://huggingface.co/nn-tech
#llm #ml
