👨💻 Почему мы используем Telegram для сбора и создания обучающих ML-датасетов в Скаути? Telegram — это настоящий кладезь данных для машинного обучения! Здесь собраны все модальности: 💬Тексты 🌁Изображения 🎬Видео 🔊Аудио — идеальная среда для решения задач классификации, генерации и других направлений. Не зря топовые решения, такие как ChatGPT, MidJourney и ЯндексGPT, базируются на таких источниках данных.
🧐 Что можно найти в Telegram? 1. Промты для генеративных моделей (MidJourney, ChatGPT и т.д.) — отличный способ дообучить свои модели, используя ответы более мощных систем. 2. Опросы и экспертные мнения — идеальный инструмент для анализа общественного мнения. 3. Факты об окружающем мире — база знаний для моделей, требующих широкой эрудиции.
🤔 Зачем это нужно не только для ML? Telegram — это не только про данные для нейросетей. Например на базе Telegram в Скаути можно: 1. Узнать, как проходит рекламная кампания 📈 2. Оценить упоминания бренда в сети 🛍 3. Собрать и проанализировать эмоции аудитории вокруг любимого актера, спортсмена или компании 🎭 👉 Например, собрав сообщения с ключевым словом Джонни Депп, можно узнать частоту его упоминаний и эмоциональный окрас — позитивный или негативный.
🛠 А как это делают большие компании? OpenAI использует огромные объемы данных из YouTube, Google и Wikipedia для своих проектов. Например, для обучения модели Sora, создающей видео по запросу, были собраны терабайты видеоматериалов!
⚙ Автоматизация сбора и разметки данных — неотъемлемая часть успеха. Такие решения, как Скаути, помогают: 1. Масштабировать обработку миллиардов текстов 2. Автоматизировать верификацию данных 3. Ускорять процессы обучения моделей
Мы в Скаути стремимся сделать инструменты сбора и обработки данных доступными и эффективными для каждого специалиста в области ИИ.
