Neural Deep

Сезонные тренды на запросы к чат-LLM

Выгрузил 16к запросов в неавторизированной зоне к gpt-4o-mini
Academia лидирует в запросах к LLM (3641 из 16к за 2 дня), но не спешите создавать образовательные AI-продукты

Раскопав глубже, я увидел скучную реальность — большинство запросов примитивны: "решить задачу", "ответить на тест", "проверить домашку"
Студенты не ищут инновационные образовательные платформы нужен самый короткий путь: сфотографировал → загрузил → получил ответ еще и бесплатно в нашем сервисе gptdaisy.com можно это сделать без регистрации

И уже существующие функции форматирования в markdown и LaTeX закрывают их базовые потребности
Стоит ли бежать в эту сферу? Сомнительно

Я оцениваю что пользователям не нужен специализированный инструмент им достаточно прямого доступа к LLM с минимальной обработкой результата

Вместо создания нового продукта, рациональнее улучшить существующие боты: оптимизировать распознавание учебных задач и ускорить получение ответов

Аналитика подтверждает скучную истину: инновации не всегда нужны, когда пользователя устраивает простое и работающее решение

PS: кстати аналитику сделал на базе qwen2.5.-7b-instruct(t-lite) огонь! На двух 4090 заняло 11к секунд

www.tgoop.com/neuraldeep/1441

2.3K viewsedited  May 13 at 14:22

Сезонные тренды на запросы к чат-LLM

Выгрузил 16к запросов в неавторизированной зоне к gpt-4o-mini
Academia лидирует в запросах к LLM (3641 из 16к за 2 дня), но не спешите создавать образовательные AI-продукты

Раскопав глубже, я увидел скучную реальность — большинство запросов примитивны: "решить задачу", "ответить на тест", "проверить домашку"
Студенты не ищут инновационные образовательные платформы нужен самый короткий путь: сфотографировал → загрузил → получил ответ еще и бесплатно в нашем сервисе gptdaisy.com можно это сделать без регистрации

И уже существующие функции форматирования в markdown и LaTeX закрывают их базовые потребности
Стоит ли бежать в эту сферу? Сомнительно

Я оцениваю что пользователям не нужен специализированный инструмент им достаточно прямого доступа к LLM с минимальной обработкой результата

Вместо создания нового продукта, рациональнее улучшить существующие боты: оптимизировать распознавание учебных задач и ускорить получение ответов

Аналитика подтверждает скучную истину: инновации не всегда нужны, когда пользователя устраивает простое и работающее решение

PS: кстати аналитику сделал на базе qwen2.5.-7b-instruct(t-lite) огонь! На двух 4090 заняло 11к секунд

BY Neural Deep