Comments 5
Заголовок в стиле "Что сосут чемпионы?". Материал интересный и кому-то полезный, но аппеляция к некоему имени тут ни к чему. Пользуется, потому что ему нравится. А мы можем пользоваться отнюдь не потому что он пользуется.
А что мешает тот же SVM напустить на эмбеддинги вместо TF-IDF? Структура та же, но вместо слов уже - смыслы.
Можно, но это намного дороже и сложнее, не за $5 в месяц.
Ну, там не на много подороже. В общем, идей в статье как бы две:
1) Что TF-IDF на текстах с высокой степенью формализма всё ещё рулит.
2) Что SVM позволяет мега быстро определять границу предпочтений и учится на ходе без расходов (и это не зависит от того, берём мы TF-IDF или llm embeddings - там мат. представление идентичное).
За статью спасибо - познавательно!
Sign up to leave a comment.
Почему Andrej Karpathy использует SVM в 2026 году (и вам тоже стоит)