Анализ эффективности и маркетинга новых LLM-классификаторов
L@lovedeathtransformersAI-инженер
1 месРазбор текущего тренда на создание специализированных LLM-классификаторов, их архитектуры, качества данных и маркетинговой составляющей.
Понимание того, как работают современные AI-инструменты, помогает лучше оценивать их реальную ценность и маркетинговый шум.
- Успех многих AI-продуктов сегодня строится на качественных обучающих данных, а не на архитектурных прорывах.
- Маркетинговая подача часто превосходит реальные технологические отличия продукта.
- Создание работающего AI-сервиса требует не только модели, но и качественной инфраструктуры для её обслуживания.
мнение примерно такое:
- примерно миллиард компаний делает классификацию на gpt terra/gemeni flash и тд
- сделать модель которой из апи можно сунуть "такие опции, такие ответы, сmon do something"
- я думаю что внутри *** A < 10b или по русски - сколько то тотально и 10b активных
- я не думаю что внутри есть сложные алгоритмы, но явно есть хорошие данные - модель отлично справляется с вайбчеком на "умность"
- PR охуенный 12/10
- опенсурсных клонов будет много, я свой сделал буквально за три промпта пока давился ужасной пиццей (не кушайте дьяволу в лондоне это лютый скам)
- все опенсурсные клоны в среднем говно будут + нормально сервить надо
Кратко (AI)
Автор анализирует рынок специализированных LLM-классификаторов, отмечая, что их успех обусловлен качественными данными, а не сложными алгоритмами. Также подчеркивается роль агрессивного маркетинга и сложность создания качественных open-source аналогов, требующих правильного деплоя.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖