Заметки математика-программиста, Алексей Драль

😎 Опыт, гибрид человека и LLM ==> скорость работы 5x

Пока китайцы дизраптят рынок и все остальные пытаются понять, правда ли это, что state-of-the-art LLM можно обучить не за 60 млн $, а всего за $5.5M (подробности). Нам, землянам, приходится привыкать и делиться друг с другом опытом использования этих достижений.

От лирики к опыту
На прошлой неделе, в связи с подготовкой к конкурсу на гранты, нам нужно было проанализировать многолетний опыт отбора на гранты (внутренняя кухня CRM) и пользовательский опыт сдачи тестирований. Я просто в восторге афиге от современной скорости исследований и экспериментов в IT.

Если раньше нужен был толковый IT специалист и целый день, чтобы обработать данные, обучить несколько моделей машинного обучения с целью проверить гипотезы, выдвинуть новые (и повторить). То сейчас, весь цикл до получения результата умещается в несколько часов. Мне только пришлось помочь* GPT построить график по значимости факторов на основе Shapley values.

*к сожалению, библиотека SHAP в Python не всегда легко устанавливается. Например, на виртуалке, где крутился GPT агент, это сделать не удалось.

Last, but not least
Кстати, кто не в курсе, кто такой Lloyd Shapley и за что ему дали нобелевку по экономике в 2012 (видео с вручения), посмотрите очень доступное (без шуток) видео с его выступлением на 7.5 минут по ссылке (про то, как сделать максимально "справедливые", с точки зрения общества, союзы мальчиков и девочек).

Call to action
👉 те, кто хочет получить серьезный бекграунд в сфере ML - вы знаете, где нас искать 😉
👇 поделитись вашими лайфхаками оптимизации работы с помощью LLM / GPT

#work

www.tgoop.com/alexdral/817

770 viewsJan 28 at 12:42

😎 Опыт, гибрид человека и LLM ==> скорость работы 5x

Пока китайцы дизраптят рынок и все остальные пытаются понять, правда ли это, что state-of-the-art LLM можно обучить не за 60 млн $, а всего за $5.5M (подробности). Нам, землянам, приходится привыкать и делиться друг с другом опытом использования этих достижений.

От лирики к опыту
На прошлой неделе, в связи с подготовкой к конкурсу на гранты, нам нужно было проанализировать многолетний опыт отбора на гранты (внутренняя кухня CRM) и пользовательский опыт сдачи тестирований. Я просто в восторге афиге от современной скорости исследований и экспериментов в IT.

Если раньше нужен был толковый IT специалист и целый день, чтобы обработать данные, обучить несколько моделей машинного обучения с целью проверить гипотезы, выдвинуть новые (и повторить). То сейчас, весь цикл до получения результата умещается в несколько часов. Мне только пришлось помочь* GPT построить график по значимости факторов на основе Shapley values.

*к сожалению, библиотека SHAP в Python не всегда легко устанавливается. Например, на виртуалке, где крутился GPT агент, это сделать не удалось.

Last, but not least
Кстати, кто не в курсе, кто такой Lloyd Shapley и за что ему дали нобелевку по экономике в 2012 (видео с вручения), посмотрите очень доступное (без шуток) видео с его выступлением на 7.5 минут по ссылке (про то, как сделать максимально "справедливые", с точки зрения общества, союзы мальчиков и девочек).

Call to action
👉 те, кто хочет получить серьезный бекграунд в сфере ML - вы знаете, где нас искать 😉
👇 поделитись вашими лайфхаками оптимизации работы с помощью LLM / GPT

#work

BY Заметки математика-программиста, Алексей Драль