«Мы заметили, что обычные foundation‑модели чаще всего ограничиваются точечным прогнозом следующих значений. DivergentGPT же предсказывает событие, выходящее за пределы нормы, и оценивает возможный диапазон отклонения. Благодаря тому, что DivergentGPT является foundation‑моделью, знания, полученные на обучающих данных, переносятся на новые наборы данных, в которых ищутся аномалии. Это означает, что модель может точнее выявлять отклонения в поведении пользователей, работе оборудования или предстоящие колебания финансовых показателей компаний и сразу же показывать вероятный разброс этих изменений», – поясняет Павел Владимиров, эксперт отдела анализа данных NGR Softlab.