Дешёвые LLM для микро-задач очистки данных

Недорогие языковые модели эффективны для простых, но важных задач нормализации данных. Например, при автоматизации рассылок можно использовать дешёвую модель для очистки имён от артефактов LinkedIn (транскрипции произношения, альтернативные версии имени, эмодзи). Простой промпт решает задачу, которая делает автоматическое сообщение более персонализированным и естественным.

Связи

• 20250125_1391 LLM как слой валидации данных вместо традиционных проверок — Оба о замене традиционных методов обработки данных на LLM для упрощения кода
• 20241117_1163 Фокус на утилитарное применение AI вместо философских споров — Оба примера прагматичного применения LLM для конкретных утилитарных задач
• 20240318_2390 AI-ассистент для подготовки и оценки продаж — Оба используют AI для очистки и обработки данных из LinkedIn для автоматизации
• 20251023_0045 LLM как инфраструктура передачи знаний, а не новый интеллект — Иллюстрирует exploitation-сценарий LLM: простая задача нормализации известных паттернов данных

---

Источник: Telegram, 2025-01-30