Современные большие языковые модели открывают новые возможности для эффективной работы с информацией. Они помогают не только в простых задачах, таких как форматирование и перевод текстов, но и в более сложных - выделении главного и установлении связей между разными частями информации.

Особенно полезными эти технологии оказываются при работе с большими объемами текста. Например, есть задача отделения воды, и суммаризации текста. При этом языковые модели вроде ChatGPT "из коробки" плохо решают эту задачу.

Чтобы добиться лучших результатов, в докладе показано как использовать различные подходы к обучению и настройке подобных процессов. В докладе рассмотрим как простые решения, так и неочевидные которые дали скачок качества.

В докладе будет представлен практический опыт использования таких технологий для обработки заметок из базы знаний. А именно задачи отделения "воды" и нейминга. Результаты показывают, что это действительно помогает значительно быстрее и работать с информацией.