Нашёл исследование из Тайваня про точный подсчёт слов в LLM — протестировал на реальной задаче. Задача: создать описания для 200+ каталогов нейросетей с разными требованиями (где-то 300 символов, где-то 50 слов, где-то 56 знаков для Яндекс.Директ). Метод дал точность 80-90% — сэкономил 10+ часов подгонки. В видео — разбор метода, формулы, примеры и ограничения. ТАЙМКОДЫ: 00:00 Подсчет слов 00:52 Как это работает 02:04 Подсчет символов 03:54 Метод черновика 06:57 Автоочистка маркеров ЗАБЕРИ БЕСПЛАТНО:
— тут ссылки на сохраненные чаты GPT, промпты, саммари метода в PDF и ссылка на оригинал исследования на английском. РЕАЛЬНЫЙ КЕЙС: Использовал для создания 400+ описаний под каталоги нейросетей с разными требованиями по длине — сэкономил много часов на подгонку промптов. Этим методом вписался в нужные требования. Напиши в комментах: для каких задач тебе нужен контроль символов? Лайк, если полезно Подписка — разборы свежих исследований по AI Репост — сохрани метод #chatgpt #нейросети #промпты
