Комментарии (65)
- Обсуждение показало, что классификация твитов с помощью LLM и кэширование похожих твитов похоже на практике работает, но вызывает вопросы о точности и стоимости при больших объемах данных.
- Участники обсудили альтернативы, включая кластеризацию и использование эмбеддингов для поиска похожих твитов, но подчеркнули, что это может быть дороже и не обязательно лучше.
- Были выдвинуты идеи использовать более дешевые модели для эмбеддинга и кластеризации, но это может повлиять на точность.
- Также обсуждались вопросы масштабирования и стоимости при использовании OpenAI API для классификации, а также возможность использования локальных моделей для снижения затрат.
Комментарии (12)
- Участники спорят, достаточно ли просто добавить «имя» к сетям, чтобы объявить новый парадигму.
- Сомнения в «интерпретируемости»: проблема не в функции активации, а в миллиардах связей.
- Уточняют, применима ли идея к регрессии.
- Критикуют выбор бенчмарка для классификации изображений.
- Шутят, что трёхбуквенная аббревиатура (ATN) продала бы идею втридорога.
- Некоторые признают, что визуальные прототипы всё-таки чуть понятнее, но «интерпретируемость» всё равно преувеличена.