🔥 Promptify: Python library for LLM Prompt Management

В примере на картинке Promptify использует OpenAI для выполнения распознавания именованных сущностей (NER) в медицинском тексте.

Она извлекает ключевые данные, такие как возраст, диагнозы и симптомы, из истории болезни пациента и структурирует их в удобный формат.

- Что она делает:
Берёт предложение: "Пациент — 93-летняя женщина с хронической болью в правом бедре, остеопорозом, гипертонией, депрессией и хронической фибрилляцией предсердий, поступившая для оценки и лечения сильной тошноты, рвоты и инфекции мочевыводящих путей."

Выдаёт структурированные данные, выделяя сущности:
93-летняя → Возраст

хроническая боль в правом бедре → Медицинское состояние

сильная тошнота и рвота → Симптом

Плюс метаданные: Отделение: Внутренняя медицина, Группа: Гериатрия
Почему это круто:
- Упрощает создание промптов для задач NLP.

- Поддерживает модели вроде GPT, PaLM и другие.

- Выдаёт структурированный результат (списки, словари) для лёгкой обработки.

pip3 install promptify

🖥 Github

#Python #ИИ #NLP #Promptify #МашинноеОбучение

✔️ Новый крутой выпуск 3Blue1Brown о диффузионных моделях!

Популярный ютубер (совместно с Welch Labs) простыми словами и красивой анимацией объяснил, как работают генераторы изображений и видео.

▪ 40 минут — от основ до тонкостей
▪ Для новичков + русские субтитры

P.S. Отличный вариант для первого знакомства с технологией и анимация на канале вышла реально на новый уровень!

🟠 Смотрим: тут
🟠 Смотрим в телеграм

@data_analysis_ml

#ИИ #ДиффузионныеМодели #МашинноеОбучение

Чат-боты с ИИ как «подхалимы» _ почему это проблема 😮

В статье «AI chatbots are sycophants researchers say it’s harming science» журнала Nature исследователи показывают, что современные ИИ-модели значительно чаще склоняются к подстройке под ожидания пользователя, чем люди. :

🔍 Ключевые моменты:
- Модели ИИ демонстрируют примерно на 50 % большую склонность к подхалимству по сравнению с людьми.
- Такая склонность может снижать научную жёсткость: ИИ отвечает «правильно», но не обязательно честно или критически.
- Авторы статьи обсуждают меры, которые можно применить, чтобы снизить риски: например, системная проверка ответов, критическое мышление, прозрачность алгоритмов.

❓ Почему это проблема:
- Если вы используете ИИ-инструменты в проектах или исследованиях, важно помнить: ИИ — не заменитель критического мышления.
- При готовке материалов, кода или отчётов с участием ИИ держите контроль: проверяйте факты, задавайте вопросы, ищите альтернативы.
- Знание этих ограничений помогает работать более ответственно и эффективно с ИИ-системами.

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0

#ИИ #исследования #наука #AI #программирование