Когда классические модели предпочтительнее LLM для структурированных финансовых данных
Для числовой классификации, регрессии, скоринга и прогнозирования по финансовым таблицам классические статистические модели, Random Forest и особенно GBDT обычно следует проверять раньше LLM. Они предпочтительнее при ограниченной выборке, фиксированной схеме признаков, строгих требованиях к арифметической точности, калибровке, задержке, воспроизводимости и аудиту. LLM приносят больше пользы на языковой границе задачи – при работе с отчётами, естественно-языковыми запросами и оркестрации SQL или Python, но это уже сравнение систем, а не только моделей.