Откуда у нашего инстурумента AI Swallow такая точность и почему такой нет у других?

В таблице выше видно, что большинство инструментов анализируют рынок по ключевым словам. У этого метода есть ряд минусов, который влияет на итоговую точность анализа.

▫️ Вероятность упустить важную информацию из-за отсутствия ключевых слов в тексте. Например, контент со словом «рост» или «снижение» инструмент найдет, а их многочисленные синонимы может не считать и пропустить.

▫️ Модель анализа по ключевым словам, если коротко, работает так: есть конкретные слова, которые изначально имеют какой-то оттенок. Например, слово «ужасно» сразу окрашивается в негативный. Соответственно, пост с текстом «это просто до ужаса круто» может быть воспринят как негативный. То есть модель не учитывает контекст, который в анализе контента и новостей играет иногда ключевую роль.

▫️ Поиск по ключевым словам не распознает иронию и сарказм. То есть пост в социальной сети с текстом «Вот бы сейчас посмотреть на всех, кто говорил, что Биткоин никогда не достигнет 100 тысяч долларов» — инструмент может распознать, как негатив. Это и есть негатив, но точно не в сторону биткоина.

ChatGPT, который есть в некоторых моделях, работает не так, как AI Swallow. Наш сервис дает оценку происходящему на рынке, а ChatGPT просто генерирует текст. Грубо говоря, если ChatGPT напишет: «Рынок думает, что биткоин дойдет до 200 тысяч» — это не результат анализа и оценка, это сгенерированный текст на основе каких-нибудь других текстов из интернета.

Если его после этого еще немного поспрашивать он может дойти до того, что «биткоин — это мыльный пузырь». То есть можно получить разные ответы на одни и те же вопросы.

Кстати, если бы модель анализа ключевых слов увидела этот пост, то фразу «биткоин — это мыльный пузырь» она бы отметила, как негатив. А это просто нейтральная цитата.

Про минусы генеративных моделей типа ChatGPT мы писали тут.

Официальный канал | Обратная связь | WEB-платформа