На реддите очередной популярный
тред, где люди делятся нестандартными способами использования LLM, собрал вам списочек для вдохновения:
1. Автоматическая каталогизация домашних видеокассет VHS (523 лайка): Юзер сначала оцифровывают свои старые видеокассеты VHS, потом используя Whisper AI, он получает текстовую транскрипцию аудио. Затем, используя LLM, анализирует текст для создания названий для каждого видео (например: «Каникулы 1996 — Поездка на море и День Рождения Дедушки»). LLM также может создавать таймкоды событий в видео, чтобы упростить поиск нужных моментов.
2. Использование больших языковых моделей в качестве веб-сервера (187 лайков):
Чел использует LLM для создания динамических веб-страниц, которые генерируют персонализированный контент по его запросу. Это могут быть истории, ответы на вопросы или помощь в написании текстов.
Пример.
3. Де-токсичность (182 лайка): Юзер использует LLM для перефразирования эмоционально окрашенных сообщений, чтобы сделать их более нейтральными и уважительными. Это помогает в разрешении конфликтов и улучшении коммуникации. Для этого и я использую.
4. Изучение языков (128 лайков): Реддитор практикует разговорную речь и грамматику с помощью LLM, а также может разыгрывать различные симуляции на изучаемом языке. Новый ChatGPT Voice Mode как раз для этого –
пример.
5. Генерация оправданий за невыполненные задачи (113 лайков): Чел генерирует с помощью LLM оправдания для различных ситуаций — почему опоздал, почему не смог прийти в офис и тп.
6. Помощник учителя (109 лайков): Учитель использует LLM для создания индивидуальных учебных материалов под ученика, адаптации к разным стилям обучения и помощи ученикам с трудностями.
7. Сказки на ночь (53 лайка): Родители генерируют с помощью LLM сказки на ночь, учитывая интересы своих детей (
не советую делать стартап-проекты в этой области)
8. Кастомная GPT для ChatGPT при уходе с работы (49 лайков): Тут проще комментарий целиком привести:
Когда я уходил со своей последней работы, я создал собственную GPT — я записал кучу видеороликов с описанием всех систем, которые я разработал, включая приложение фулл стек, базы данных, документацию и т. д. Я использовал Adobe premier для расшифровки всех видео и загрузил эти расшифровки и схемы баз данных в GPT. Я оставил бота своим бывшим коллегам, чтобы они могли задавать ему вопросы о том, над чем я работал — бот работает очень хорошо. Бот также помогает писать БД-запросы к нашей базе данных, работает отлично.9. Помощь с командами Linux (43 лайка): LLM помогает пользователям Linux находить нужные команды, понимать их назначение и решать проблемы. Я про это писал
тут.
10. Генерация рецептов коктейлей (36 лайков):Пользователи вводят список имеющихся ингредиентов, а LLM предлагает подходящие рецепты коктейлей и варианты замены компонентов.
11. Скоринг рисков в страховании (30 лайков):Страховая компания реддитора использует LLM для анализа данных и выявления закономерностей, которые помогают принимать решения о страховании и оценивать риски.
12. Суммаризация голосовых заметок и извлечение задач (31 лайк): Пользователи записывают голосовые заметки, а LLM их транскрибирует, создает краткие содержания и формирует списки задач.
13. Аудиогиды с GPS-привязкой (27 лайков): LLM используют для создания персонализированных аудиогидов, которые адаптируются к местоположению пользователя и его интересам. Я пробовал это
тут.
14. Преобразование данных (25 лайков): LLM анализируют неструктурированные данные (например, посты в соцсетях) и преобразовывают их в структурированный формат для дальнейшего анализа.
15. Персонализированный помощник для проведения кампаний Dungeons & Dragons (25 лайков): Мастера и игроки D&D хранят правила, информацию о персонажах и сюжете в контексте LLM, чтобы использовать их во время игры.
16. Постобработка рукописных заметок после OCR (22 лайка): LLM исправляют ошибки в текстах, полученных с помощью OCR, улучшая их точность.
