📌 Что в ролике:
✔ Как автоматически классифицировать строки в таблице. Сделал на примере покупок во ВкусВилл
✔ Пример промпта для достаточно точной разметки. Там он простой, но можно гораздо больше накрутить
✔ Экономия времени и снижение ошибок
(Звука нет, но, надеюсь, там все понятно сделал)
Если будут вопросы, спрашивайте в комментариях.
ссылка на rutube
Если вам интересны практические примеры применения LLM (DeepSeek, ChatGPT и пр.) для работы и жизни — подписывайтесь на мой тг-канал
Недавно Тимофей Мартынов провел мощный опрос предпринимателей: "Как обстоят дела в вашем бизнесе?".
226 комментариев — кладезь инсайтов, но читать и осмыслить это крайне неудобно.
Я хотел решить это с помощью разных ИИ, но не хотелось потратить на них кучу времени. И тут бывшие работники Google и Baidu выпустили Genspark — решение, которое обещало решить эту задачу одним махом.
В предыдущем посте я показал, как легко сделать саммари из книги с помощью ИИ (ключевые идеи + упражнения, даже если их там нет) .
Продолжаю выкладывать обработанный вариант. Посмотрим, как он справится с новой главой:
Дневник трейдера (журнал сделок) — это ваш личный «детектор ошибок». Он фиксирует не только цифры и факты, но и эмоции, которые управляют решениями. Это инструмент, который помогает превращать хаотичную торговлю в системный процесс, где каждая сделка — шаг к пониманию своих слабостей и сильных сторон.
Так как я активно работаю с LLM (нейросети — языковые модели), то подумал: почему бы не приспособить для этого ChatGPT?
Ведь я же общаюсь в голосовом режиме с «GPT-психологом» — а здесь в чем принципиальная разница?
Я нашел подходящие вопросы, адаптировал их под себя и загрузил в промпт (инструкцию для ИИ).
Депутаты решили в очередной раз «спасти» россиян простым решением — «запретить рекламу эзотерических, а также блокировать ресурсы с такими предложениями», но:
Кстати, список обширный, но техническим аналитикам пока можно выдохнуть — их там нет )
Зато есть нутрициологи и игропрактики.
Чтобы глубже понять рынок, я пошёл искать информацию через Groq и DeepSeek — нейросети, которые за минуты анализируют сотни источников.
LLM — новая реальность. Да, осталось много кто про них ещё не особо знает, кто «не верит» и т.д., но им всё сложнее не верить и не замечать.
Я заметил много параллелей между работой LLM и человеческим мозгом. Осознание некоторых параллелей очень порождает многие внутренние рассуждения и инсайты.
Какие параллели и инсайты я вижу:
— Модели очень разные, есть например, рассуждающие модели, а есть не рассуждающие — так же и люди, есть те, кто шустро, быстро что-то делают и хороши в этом, а есть те, кто много думают и хороши в этом. Первые хороши где надо по-быстрому подсуетиться, вторые — где качественно подумать. И «применять» таких людей нужно в релевантных этой составляющей задачах… как и нейросети. Нужен просто фактологический ответ — спроси «быструю», нужно обдумать — спроси «умную».
— У нейросети есть системные промпты. Это и те которые ты прописываешь и те, которые разработчики зашили. О, это отличный аналог всему тому, что у человека на уровне подсознания — это и ценности, убеждения, какие-то яркие предыдущие прожженные в мозгу опыты и т.д.
Мне хотелось бы получить простую табличку:
Компания | Полный текст комментария | Статус | Объяснение |
---|---|---|---|
Schlumberger | Сервисмены Schlumberger начали предлагать свои услуги нефтяникам... | Пытается вернуться | Комментарий упоминает активные шаги по возвращению. |
YouTube | Ролик заканчивается, и теперь нет антирусской повестки... | Пытается вернуться | Комментатор отмечает изменения в алгоритме. |
General Electric | Мне на днях звонил один из директоров GE в Москве... | Пытается вернуться | Упоминается контакт с московским филиалом компании. |
Boeing | Boeing хочет продавать детали и самолеты в РФ... | Пытается вернуться | Комментатор утверждает, что Boeing интересуется рынком. |
Реальный ответ: если важна точность, то никак. Но я решил проверить, можно ли быстро вытащить данные с помощью LLM.
«Эта веха — ключевой момент для будущего открытого AI, укрепляющий позиции США как лидера в области конкурентоспособных моделей с открытым исходным кодом, — сказал представитель компании.
Ничего конкретного, так, локальный поток мыслей.
Немножко стриггерено соседними постами про AI, убивающий алго, или трейдинг в целом, или рынок, не помню уже.
Буду стараться, говоря про AI оперировать понятием LLM, это намного предметней.
Исчезнет ли возможность зарабатывать на рынке в течение 10 лет — думаю, нет. Исчезнет ли рынок в течение 10 лет – думаю нет. Станет ли зарабатывать сложнее (в другой формулировке: станет ли рынок эффективней) – думаю, да, это общий тренд, он и до LLM был. Другое дело, что, возможно, не корректно оценивать просто эффективность рынка в вакууме. Корректно оценивать эффективность в контексте имеющихся технологий и знаний, с этой точки зрения эта некая «относительная эффективность» вероятна колеблется в районе константы. Другими словами, ты просто используешь другие технологии, подходы, концепции, вычислительные мощности для извлечения эджа, это делает твои действия в абсолютном значении намного более эффективными, но в относительном ты, по сути, стоишь на месте.