TGStat
TGStat
Type to search
Advanced channel search
  • flag English
    Site language
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Sign In
  • Catalog
    Channels and groups catalog Regional compilations Thematic compilations Платные каналы Search for channels
    Add a channel/group
  • Ratings
    Rating of channels Rating of groups Posts rating
    Ratings of brands and people
  • Analytics
  • Search by posts
  • Telegram monitoring
  • Promotion
    Advertising through Yandex Business Advertising in channels through TGStat Agency Advertising on TGStat.ru website
Доска AI-объявлений

24 Sep, 12:01

Open in Telegram Share Report

Почти 40% ручных проверок в модерации Авито приходились на дубли. И некоторые из них — настоящая головоломка даже для опытного модератора.

Привет! Я Баяр Пак, DS-инженер в Автоматической модерации. Расскажу, как и зачем мы учим LLM находить дубли и как с нашей задачей справился хайповый Jev.

➡️ Условный пример. Две вакансии мерчандайзера, в которых всё идентично, кроме одного: во второй за +4 000 ₽/мес нужно ещё разгружать грузовики с товаром. Будем ли считать эти вакансии дублями? А если вместо уточнения про грузовики будет дополнительная обязанность «красиво раскладывать товар», и зарплата будет та же?

Интуитивно кажется, что в одном случае нужна объективно крепкая спина, а в другом — очень субъективное чувство прекрасного.

Обученный модератор считывает такую разницу за секунды, но попробуйте записать это правилом так, чтобы оно работало и для вакансий, и для товаров, и для квартир. А таких нюансов на Авито десятки тысяч, и все их не перечислишь. Правила задают рамку, но решать часто приходится, опираясь на знания о мире. Для этого у нас работает целый каскад моделей, в конце которого стоят LLM.

➡️ Как пробовали решать: ручной и автоматический промптинг и обучение адаптеров к LLM.

В отличие от многих других нарушений, с дублями промптинг, ни ручной, ни автоматический, нужного качества не дал: слишком специфичная и сложная проверка. 

А вот SFT с LoRA-адаптером даёт заметный прирост. Для небольшой Qwen3-VL-8B это +11–20% к качеству и выход на уровень ручных модераторов, а для более крупной Qwen3.5-35B до +30%.

➡️ А что Jev? Уже вторую неделю весь интернет трубит о Jev и его невероятной крутости, и мы не смогли остаться в стороне. Взяли небольшую тестовую выборку и сравнили Jev с нашими продовыми подходами.

Что получилось:
🔍 Jev оказался лучше ванильной Qwen3-VL-8B примерно на 14% по качеству.

🔍 С ванильной Qwen3.5-35B-A3B он шёл фактически вровень, разница меньше процента.

🔍 А вот наша 8B с адаптером оказалась лучше Jev почти на 30%.

Небольшая модель, дообученная под конкретную задачу, пока уверенно бьёт хайповую новинку из коробки. Что, в целом, вполне естественно. А вот само качество Jev по сравнению с ванильными LLM приятно удивило. Ждём хороший опенсорс!

1.4k 0 17 11 30
Catalog
Channels and groups catalog Channels compilations Search for channels Add a channel/group
Ratings
Rating of Telegram channels Rating of Telegram groups Posts rating Ratings of brands and people
API
API statistics Search API of posts API Callback
Our channels
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Read
Академия TGStat Telegram Research 2019 Telegram Research 2021 Telegram Research 2023
Contacts
Справочный центр Support Email Jobs
Miscellaneous
Terms and conditions Privacy policy Public offer
Our bots
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot