300 классов, 400 сэмплов и никакого промптинга: ЛЛМ как энкодер для классификации

Спасибо за комментарий!

1. Посмотрим в эту сторону. Анонс Jev'а не прошел стороной, но вот опен сорс аналоги пропустили

2. LoRA вешали в том числе на gate_proj/up_proj/down_proj, но вот rank/alpha всегда были фиксированные: 16/32. Попробуем потестить меньшие/большие значения в зависимости от датасета

Замени меня, нейросеть, замени меня полностью

хах

Как и зачем мы начали искать бизнес-инсайты в отзывах клиентов с помощью машинного обучения

Подобный интерфейс реализован в разделе "Расходы и доходы".
По идеи, это то, что вам нужно.

Как и зачем мы начали искать бизнес-инсайты в отзывах клиентов с помощью машинного обучения

Вам спасибо!)

Как в Tele2 модель научилась разбирать 230 тысяч клиентских обращений

Обязательно попробуйте берт - всё таки сейчас sota в nlp.
При иерархической структуре лейблов попробуйте специальный лосс - https://github.com/Ugenteraan/Deep_Hierarchical_Classification.

С каким качество работает логрег?

Эволюция Server-Driven UI: динамические поля, хэндлеры и многошаг

Очень интересно!