какая-то библиотека

Революция в анализе текста: LLM против экспертов

Недавнее исследование, проведенное Петтером Тернбергом (2024), сравнило производительность LLM с другими методами аннотации текста на примере определения политической принадлежности авторов сообщений в Twitter. Задача осложнялась тем, что требовала комплексного анализа контекста, иронии и неявных смыслов.

Результаты исследования впечатляют:

LLM превзошли все другие методы, включая экспертов-аналитиков и специализированные модели машинного обучения.

LLM показали высокую точность во всех языках и культурных контекстах, несмотря на то, что обучающие данные были в основном на английском языке и в контексте США.

Анализ ошибок показал, что LLM используют логику, более похожую на человеческую, чем традиционные модели машинного обучения. Вместо простого поиска ключевых слов, LLM способны делать выводы на основе контекста и понимать мотивы автора.

LLM: новые возможности

Снижение затрат и повышение доступности анализа текста.

Новые возможности для сравнительных исследований в разных странах и культурах.

Развитие новых методов анализа, сочетающих качественные и количественные подходы.

Однако LLM также ставят перед нами новые вызовы:

Этические и юридические вопросы, связанные с использованием данных и конфиденциальностью.

Необходимость разработки стандартов и лучших практик для обеспечения надежности, воспроизводимости и этичности исследований.

Эпистемологические вопросы, связанные с природой интерпретации и ролью LLM в научном процессе.

Будущее за LLM?

LLM обладают огромным потенциалом для преобразования социальных наук. Однако важно помнить, что LLM — это всего лишь инструменты. Чтобы использовать их потенциал в полной мере, нам необходимо разработать новые подходы к анализу текста, которые учитывают как возможности, так и ограничения этих мощных технологий.

www.group-telegram.com/us/selfmadeLibrary.com/756

1.4K viewsNov 2, 2024 at 07:10

Революция в анализе текста: LLM против экспертов

Недавнее исследование, проведенное Петтером Тернбергом (2024), сравнило производительность LLM с другими методами аннотации текста на примере определения политической принадлежности авторов сообщений в Twitter. Задача осложнялась тем, что требовала комплексного анализа контекста, иронии и неявных смыслов.

Результаты исследования впечатляют:

LLM превзошли все другие методы, включая экспертов-аналитиков и специализированные модели машинного обучения.

LLM показали высокую точность во всех языках и культурных контекстах, несмотря на то, что обучающие данные были в основном на английском языке и в контексте США.

Анализ ошибок показал, что LLM используют логику, более похожую на человеческую, чем традиционные модели машинного обучения. Вместо простого поиска ключевых слов, LLM способны делать выводы на основе контекста и понимать мотивы автора.

LLM: новые возможности

Снижение затрат и повышение доступности анализа текста.

Новые возможности для сравнительных исследований в разных странах и культурах.

Развитие новых методов анализа, сочетающих качественные и количественные подходы.

Однако LLM также ставят перед нами новые вызовы:

Этические и юридические вопросы, связанные с использованием данных и конфиденциальностью.

Необходимость разработки стандартов и лучших практик для обеспечения надежности, воспроизводимости и этичности исследований.

Эпистемологические вопросы, связанные с природой интерпретации и ролью LLM в научном процессе.

Будущее за LLM?

LLM обладают огромным потенциалом для преобразования социальных наук. Однако важно помнить, что LLM — это всего лишь инструменты. Чтобы использовать их потенциал в полной мере, нам необходимо разработать новые подходы к анализу текста, которые учитывают как возможности, так и ограничения этих мощных технологий.

BY какая-то библиотека