Дешёвые LLM для микро-задач очистки данных

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

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

---

Источник: Telegram, 2025-01-30