Когда мы строим первичную модель запроса для нейронной сети Ya GPT-2, мы ориентируемся на приоритетные основные запросы, такие как:
1. Классификация: мы хотим, чтобы наша модель могла правильно классифицировать входные данные на основе их принадлежности к определенной категории.
2. Генерация: мы хотим создать модель, которая может генерировать новые данные на основе уже существующих.
3. Редактирование: мы хотим разработать модель, способную редактировать существующие данные, чтобы улучшить их качество.
4. Распознавание речи: мы хотим обучить модель распознавать речь и переводить ее в текст.
5. Обработка естественного языка: мы хотим научить модель обрабатывать естественный язык и понимать контекст, в котором он используется.
6. Семантический анализ: мы хотим сделать модель способной понимать семантику текста и извлекать из него информацию.
7. Классификация текста: мы хотим создавать модели, которые могут классифицировать тексты по определенным критериям.
8. Синтез текста: мы хотим разрабатывать модели, способные генерировать тексты на основе заданных параметров.
9. Автоматическое реферирование: мы хотим обучать модели, которые смогут автоматически реферировать тексты и выделять ключевые моменты.
10. Извлечение информации: мы хотим развивать модели, которые будут извлекать информацию из текстов и предоставлять ее в удобном для пользователя формате.
