ainews
Создать
Войти
Дуг Тёрнбулл предложил способ тегирования контента через LLM: модель генерирует теги «из головы», затем векторный поиск по эмбеддингам подбирает ближайшие реальные теги из базы. Саймон Уиллисон тестирует подход для своего блога с 1856 тегами.
Эксперимент показал: одна и та же 4B-модель на задаче классификации Kubernetes-задач выдала точность 60% на плохом промпте и 82% на хорошем. Разница в 22 процентных пункта — только из-за структуры запроса: порядка правил, контекста, количества шагов рассуждений.
Автор показывает, как компании маркируют важные события (например, кибератаки) в обязательных отчётах 8-K для SEC, используя формальные юридические категории, которые не отражают суть происходящего. Даже после появления специального пункта для киберинцидентов большинство событий попадает под общие категории вроде «прочие события».
