RAntiquity

зафиксирую итоги рисерча, чтобы не растерять ссылки

По совету Светы Яцык @voxmediiaevi попробовала китайскую DeepSeek и прямо-таки влюбилась.

Начала с чата, он доступен после регистрации бесплатно онлайн: https://www.deepseek.com/ Выяснилось, что машинка весьма неплохо знает латынь и может нагенерить упражнений к заданному латинскому тексту, оформив их в markdown (см. скрин).

Ок, quod во втором предложении — союз, а не относительное местоимение, но, во-первых, союз происходит от местоимения, а, во-вторых, можно попробовать докрутить промпт.

V3 доступна через API по подписке (дешевле аналогов, как они уверяют). Пакет {tidyllm} китайцев не поддерживает, но можно немного схитрить и самостоятельно перевести пример их curl-запроса на язык R. Для этого есть, оказывается, гениальный translator: https://curlconverter.com/r-httr2/ и не менее удобный {httr2}

Теоретически V2.5 можно поставить локально и пользоваться через {ollamar}, но практически это 133 Гб, на кривой козе не подъедешь, надо учиться разворачивать, а у меня лапки: https://ollama.com/library/deepseek-v2.5

А еще параллельно выяснилось (все наверняка знали, но я только сейчас догнала), что Хадли наш бесценный Викхем написал еще один пакет для работы с LLM: https://ellmer.tidyverse.org/

DeepSeek он не поддерживает, но поддерживает кучу других, а еще на странице пакета очень подробные статьи о том, как обрабатывать тексты и распознавать изображения с помощью этой штуковины, как правильно писать запросы, чтобы не разориться и многое другое.

Но пока с меня хватит, вернусь к этому чуть позже #llm #api

www.group-telegram.com/sg/rantiquity.com/595

858 viewsOlga Alieva, edited  Jan 8 at 12:59

зафиксирую итоги рисерча, чтобы не растерять ссылки

По совету Светы Яцык @voxmediiaevi попробовала китайскую DeepSeek и прямо-таки влюбилась.

Начала с чата, он доступен после регистрации бесплатно онлайн: https://www.deepseek.com/ Выяснилось, что машинка весьма неплохо знает латынь и может нагенерить упражнений к заданному латинскому тексту, оформив их в markdown (см. скрин).

Ок, quod во втором предложении — союз, а не относительное местоимение, но, во-первых, союз происходит от местоимения, а, во-вторых, можно попробовать докрутить промпт.

V3 доступна через API по подписке (дешевле аналогов, как они уверяют). Пакет {tidyllm} китайцев не поддерживает, но можно немного схитрить и самостоятельно перевести пример их curl-запроса на язык R. Для этого есть, оказывается, гениальный translator: https://curlconverter.com/r-httr2/ и не менее удобный {httr2}

Теоретически V2.5 можно поставить локально и пользоваться через {ollamar}, но практически это 133 Гб, на кривой козе не подъедешь, надо учиться разворачивать, а у меня лапки: https://ollama.com/library/deepseek-v2.5

А еще параллельно выяснилось (все наверняка знали, но я только сейчас догнала), что Хадли наш бесценный Викхем написал еще один пакет для работы с LLM: https://ellmer.tidyverse.org/

DeepSeek он не поддерживает, но поддерживает кучу других, а еще на странице пакета очень подробные статьи о том, как обрабатывать тексты и распознавать изображения с помощью этой штуковины, как правильно писать запросы, чтобы не разориться и многое другое.

Но пока с меня хватит, вернусь к этому чуть позже #llm #api

BY RAntiquity