tgoop.com/vp_research/209
Last Update:
Представляем новую рубрику в нашем канале, посвященную теме применения искусственного интеллекта в социологии. Генеральный директор Vox Populi Дмитрий Котов подготовил авторский материал об использовании больших языковых моделей (ранее мы уже писали, как используем этот инструмент в своей работе): читайте и делитесь вашим опытом использования LLM в комментариях.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, совершили революцию в обработке естественного языка, а значит эта технология приобретает новый смысл для социологов. Большие языковые модели (LLM, с англ. large language model) способны анализировать, классифицировать и генерировать тексты с высокой точностью. Они могут автоматически классифицировать тысячи документов, таких как посты в соцсетях или новостные статьи, что раньше требовало много времени и финансов.
Как это работает?
LLM обучаются на огромных массивах текстов, что позволяет им понимать контекст и семантику. Например, модель Llama 3 была обучена на 15 триллионах токенов (слов) и содержит 70 миллиардов параметров. Это позволяет моделям адаптироваться к новым задачам без дополнительного обучения, используя метод «zero-shot learning». Для анализа текста, достаточно «показать»/«загрузить» его в модель и задать прямой вопрос по тексту, например, «Что автор текста думает о..». И если там есть ответ на вопрос, то модель его покажет.
Практическое применение
Социологи уже используют LLM для классификации текстов, аннотирования данных и даже замены ручного труда кодировщиков. Исследования показывают, что LLM справляются с этими задачами лучше людей и дешевле. Например, модель может аннотировать тысячи документов за минуты, что раньше занимало недели.
Комбинирование методов
LLM позволяют комбинировать различные методы анализа, что делает их универсальным инструментом. Например, одна и та же модель может использоваться для классификации текстов, тематического моделирования и анализа языковых закономерностей. Это ускоряет исследовательский процесс и позволяет социологам экспериментировать с новыми подходами.
Интересный факт
LLM могут ошибаться, как и люди, но их точность можно повысить с помощью «инженерии промптов» — тонкой настройки инструкций для модели.
Итог
LLM открывают новую эру возможностей для социологических исследований, делают анализ текстов (и не только текстов, об этом поговорим в других материалах) более доступным, точным и эффективным. Они не заменяют человеческий труд, но значительно его упрощают.
