Обновить
4K+
0
Антон@anton1k

Python/Django-разработчик, LLM в продакшене

5
Рейтинг
Отправить сообщение

Тринадцать LLM на русских отзывах: как я выбирал модель и почему не поверил судье

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение20 мин
Охват и читатели6.3K

Я делаю сервис, который отвечает на отзывы покупателей на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете. Покупатель пишет, что часы встали через три дня, а модель с самым серьёзным видом отвечает: «Передадим замечание на производство для проверки партии». Никакую партию никто проверять не будет.

Я сравнил тринадцать моделей — Alice AI LLM Flash, YandexGPT Pro 5.1 и Lite 5, семь GigaChat, два DeepSeek и Qwen — на синтетических отзывах и вопросах, где для каждого примера заранее записано, что считается правильным ответом. Внутри: как и почему модели выдумывают обещания, парный бутстрап, регулярка против «проверки партии», LLM-судья, которому нельзя верить на слово, и почему резерв пришлось выбирать отдельно для каждой задачи.

Читать разбор

Информация

В рейтинге
997-й
Откуда
Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Фулстек разработчик, ML разработчик
Старший
Python
Django
NLP
PostgreSQL
Celery
Redis
RabbitMQ
Linux
Nginx
Next.js