Пока кто-то разрабатывает модели для работы с неструктурированными данными, KPI каналий на внедрение LLM заставляет решать проблему по-другому:
(утащил с гз-шного форума)
Продолжаю наблюдение за приближением дня, когда машины восстанут из пепла ядерной войны. И вот что приходится наблюдать в процессе разработки замены планктону. Есть некоторый бизнес-процесс, в котором есть неструктурированные данные в виде некоторых отчетов. Эти отчеты пишут одни сотрудники организации, а читают другие. Отчет в целом в достаточно свободной форме, т.к. может описывать достаточно широкий круг событий, и предполагается, что читающие этот отчет обладают определенной квалификацией (и соответственно стоят дорого). Раскрывать детали процесса именно в этой организации я не имею желания, но в качестве похожего примера можно привести финансового аналитика, например CFA, который читает отчет эмитента и дальше использует данные отчета в своих гнусных целях. Эмитенты, как известно, многие свои отчеты пишут в относительно свободной форме.точка зрения и кмк более перспективный подход
В процессе разработки "агента", который заменит дорогого CFA возникают естественные на текущем этапе развития технологии трудности. На имеющемся потоке документов нужно слишком много few-shot-ов, чтобы этот несчастный агент хедо-бедно работал. Или нужен дополнительный SFT, или еще того хуже RLHF / DPO, чтобы он хотя бы справлялся чаще, чем не справлялся (про accuracy ~99% там речи даже близко не идёт). Проблема в том, что документы достаточно разнообразны. Ну и естественно, чтобы повысить accuracy (и получить бонус) разработчики и их менеджеры выдвигают крамольные идеи, например: а почему бы нам не сделать данные более структурированными? Скажем, например, что в отчете должны быть определенные разделы. И таких разделов должно быть много, чтобы отвечать на все необходимые вопросы, и LLM могла бы легче извлечь правильные данные или ответить на вопрос. Так вот, в текущем процессе так и происходит: к писателям возникают требования структурировать отчеты. Существенно детализируется перечень информации, который обязательно должен быть в отчете. Разрабы составляют "идеальные отчеты", которые LLM точно прочитает правильно (т.к они есть во few-shot) и приводят их в пример писателям отчетов. Данные становятся более структурированными, а значит автоматизация планктона постепенно становится проще. Собственно очевидный вывод: то, что раньше даже в голову не приходило автоматизировать, сейчас начинают шатать не только со стороны LLM, но и стороны неструктурированных данных. А значит рано или поздно все данные станут достаточно структурированными, чтобы планктон стал не нужен.
Интересная
У вас в компаниях тоже процесс оструктурирования всего чего можно?