Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. В этой статье мы расскажем, как используем LLM для задачи сопоставления товаров на маркетплейсе. Как перевести задачу с продуктового языка на язык промптов. Что делать, если ни одна LLM не обучается на нужную тебе задачу…
Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин. к. т. н. и СЕО ИТ-компании “ДЮК Технологии”. Совместно с нашим экспертом по LLM-решениям Романом Бабенко подготовили новую статью по теме применения LLM для задачи сопоставления номенклатур товаров и поставщиков - типовой задачи, с которой часто сталкиваются менеджеры по закупкам. Статья подготовлена на базе реального Use Case пилотного внедрения в крупном ресторанном холдинге. Читать далее
Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. Сегодня расскажем вам про машинное обучение под капотом сопоставления товаров на Мегамаркете. В этом эпизоде объясним, как матчер Мегамаркета сравнивает ключевые сущности товаров и почему именно так.Надеемся, статья будет полезна ML-инженерам (обсуждаем в тексте алгоритмы и математику), а также всем, кто стремится глубже разобраться в прикладном машинном обучении, на примере сервиса, которым вы, возможно, пользуетесь. Читать далее
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые