Ограничения LLM в демографических предсказаниях
Ограничения LLM в демографических предсказаниях
При предсказании покупательского поведения LLM показывают разную точность в зависимости от типа характеристик пользователей. Модели плохо работают с полом, религией и этнической принадлежностью, а также с продуктами, о которых мало онлайн-обсуждений. При этом возраст и доход предсказываются хорошо. Это указывает на системное ограничение: LLM эффективны только там, где есть достаточно обучающих данных в интернете.
Связи
- Ограничения воронок в анализе продуктов — Оба раскрывают системные ограничения аналитических инструментов из-за редукции сложности
- Контекстное взаимодействие в продуктах — Связь через зависимость качества предсказаний от доступности исторических данных
- Претотайпинг как метод валидации до создания продукта — Оба о валидации предположений о поведении пользователей до полноценной реализации
- Ценность личного прохождения пользовательского пути — Контраст: личный опыт выявляет то, что скрыто от данных и метрик
Источник: Telegram, 2025-10-11
Связанные заметки
Граундинг LLM через актуальные данные решает проблему устаревших рекомендаций
#AI#tools#data
Cybersyn и проблема искажения информации
#AI#systems-thinking#constraints
Стандартизация оценки AI в венчурных предсказаниях
#AI#analytics#startups
LLM предсказывают покупательское поведение через текстовые ответы
#AI#product-management#analytics
Path dependence в развитии AI-продуктов
#AI#product-management#decision-making
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний