TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08

Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #aitraining

当前筛选 #aitraining清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #569 · 14.05.2025 г., 07:04

🇬🇧UK Artists Demand AI Transparency in Copyright Use More than 400 British artists — including Elton John, Dua Lipa, Coldplay, and Paul McCartney — have signed an open letter urging Prime Minister Keir Starmer to support legislation that would mandate transparency in the use of copyrighted materials for AI training. The letter emphasizes that creative copyright is not just a legal tool but “the lifeblood of the creative industries,” underpinning both moral ownership and economic sustainability for millions. #AI#Copyright#AITraining

AI & Law

@ai_and_law · Post #443 · 14.11.2024 г., 08:04

Copyright Claims on AI Training Dismissed: A Case of Harm and Fair Use A recent New York court decision has set a notable precedent in copyright disputes involving AI training. Judge Colleen McMahon dismissed a lawsuit against OpenAI from news outlets Raw Story and AlterNet, which alleged the unauthorized use of their content to train ChatGPT. The case was dismissed on the grounds that the plaintiffs could not sufficiently demonstrate harm. However, Judge McMahon allowed room for an amended complaint, though she expressed doubt over whether the outlets could establish a recognizable injury under current law. OpenAI maintains that their model training practices align with fair use principles, as they rely on publicly accessible data and established legal precedents. Raw Story and AlterNet are evaluating options for amendment, emphasizing their confidence in addressing the court's concerns. The decision brings to light complex questions on fair use and copyright harm, particularly as AI tools continue to evolve and reshape content creation. #Copyright#AITraining#FairUse#AIRegulation

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65290 · 12.04.2026 г., 14:54

🚀 AI TRENDS | Moore Threads Completes Rapid Adaptation of MTT S5000 GPU for MiniMax M2.7 Moore Threads has announced the successful completion of the Day-0 rapid adaptation of its flagship AI training and inference all-in-one GPU, the MTT S5000, for the new generation large model, MiniMax M2.7. According to Odaily, this achievement further demonstrates the capability of domestically produced full-feature GPUs to quickly respond to and support cutting-edge AI models. #MooreThreads#MTTS5000#AItraining#GPU#MiniMaxM2.7 #AImodels#domesticGPU

EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #8086 · 31.03.2026 г., 11:54

The next layer of EdgeMarket is live. We’re introducing community validation for real world events feeding verified truth directly into AI systems. Every validation strengthens the network. Every correct signal earns rewards. ⚡ Validate events 🧠. Train AI with real data 💰 Earn $BET This is how decentralised intelligence is built. Signal Truth. Earn $BET Click Here ⬇️ To Start https://edgemarket.ai/bnb/validate-results #EdgeMarket#AI#Web3#Crypto#BET #Airdrop#EarnCrypto#SignalTruth#Validation #Decentralization#AITraining#Blockchain #CommunityDriven#OnChain#DePIN