Comments 5
прошу прощения, но надо еще поработать над моделью, в чате по ссылке на вопрос - "калайса брат?" модель ответить не смогла.
Хороший кейс, особенно потому что low-resource language быстро показывает слабые места модели.
Я бы отдельно держал маленький regression set из бытовых реплик вроде “калайса брат?”, но не только как точность ответа. Для таких языков полезно разделять хотя бы три слоя: поняла ли модель интенцию, не ушла ли в отказ/галлюцинацию, и сохранила ли естественный register ответа. Иначе одна “правильная” фраза в датасете может выглядеть как успех, хотя в живом диалоге модель всё ещё ломается.
Интересно было бы увидеть в следующей итерации не только примеры ответов, но и таблицу ошибок по типам: непонимание короткой реплики, смешение языков, слишком формальный ответ, галлюцинация перевода.
Прикольно, после КБ планируете тренировать другие вымирающие языки? Коми или марийский, например?

Как мы научили большую языковую модель говорить на карачаево-балкарском