Как стать автором
Обновить

Комментарии 4

Читая примеры, поймал себя на мысли, что объяснение шуток, тем более нейросетью, — немного грустная штука.
Было бы любопытно посмотреть на модель, которая может локализовывать каламбуры с технически предельной эффективностью — и в принципе знать, каков этот предел. Особенно в такой почти токсичной концентрации, как, например, в Letterkenny.

Заметьте, эти пояснения не претендуют на роль художественного перевода и ни в коем случае не заменяют его. Я их делаю исключительно для себя с целью понять, насколько мне интересно углубиться в ту или иную тему, реалию, и если вижу, что интересно - иду читать в другие источники, помимо LLM)

Наверно, мне стоило отдельно отметить важность осознанного использования инструмента, как и AI в целом, как минимум из-за возможности галлюцинаций и неверных сведений.

  1. Для борьбы с болтливостью я всегда дописываю "Please be concise and straight to the point". При решении задач через LLM, температуру нужно выставлять в 0 по умолчанию, за исключением случаев, когда нужна вариативность ответа на один и тот же запрос при множестве вызовов

  2. Лучше было группу субтитров соединить в один текст, и первым запросом попросить найти "культурные реалии", а потом отдельным запросом обработать каждую. Одна строка субтитров может не содержать достаточно контекста

  3. В таких задачах очень важно объяснить, какие вещи нужно искать в тексте. Я бы дал в промте список категорий и несколько примеров на каждую

Согласна, про температуру можно было и правда с первого захода установить ноль. Остальные оптимизации тоже классные, я бы подумала в эту сторону, если бы нужно было идти в сторону продакшенализации, пока мне хватило такого решения на скорую руку. И правда, для человека, находящегося на ранних стадиях изучения языка, может быть вредным, если модель без контекста неверно растолкует реалию, а он не заметит. Мне вот она тоже писала, что Антуан - это ресторан в Новом Орлеане, но я-то знаю, что это главный герой) Просто у меня глаз намётан на ошибки такого плана, а вот если использовать в учебных группах где-то - то да, нужно серьёзно дорабатывать. Или вообще заново делать (что скорее).

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации