Машинное натаскивание

Машинное натаскивание (также: машинное обучение) — процесс предварительной настройки алгоритма извлечения данных из базы данных.

Натаскивание производится на тестовых наборах данных и типовых запросах. Программисты стремятся получить правдоподобный результат за кратчайшее время. Стараются также избегать пере-натаскивания алгоритма, когда извлечённые результаты начинают отъезжать от правдоподобных.

Алгоритмы программирования ЭВМ, разумеется, к школьному обучению никакого отношения не имеют. Например, простейшие арифметические задачки для школьников неподвластны извлечению из баз данных любых размеров (big data). Задачки приходится решать, в человеческом смысле слова.

"Технология машинного <... натаскивания> берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился".

Пример машинного натаскивания

Схема нейросети (к нейронам человека не имеет никакого отношения).
Зелёным цветом обозначены входные нейроны,
голубым — скрытые нейроны,
жёлтым — выходной нейрон.

Китайская компания DeepSeek разрабатывает одноимённый чат-бот.

Чат-бот — это интерфейс к базе данных слов (токенов). В базу кроме слов загружены весовые коэффициенты. Эти коэффициенты получены в процессе натаскивания, то есть загрузки большого количества образцов текстов в базу. Извлечение осуществляется через сетевые алгоритмы, условно названные нейронные сети. Никакого отношения к человеческим нейронам эти ступенчатые алгоритмы не имеют.

Расценки на доступ к базе — для рядовых интернет-пользователей безплатно, для вторичного бизнеса:

• $0,14 за миллион входных токенов (если запрос попадает в кэш, был уже кем-то сформулирован)
• $0,55 за миллион входных токенов (если запрос проходит без кэширования)
• $2,19 за миллион выходных токенов (за ответ искусственного идиота)

Здесь токен — обозначает условное слово в запросе, включая пробелы.