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Je vois toujours des gens utilisant des agents LLM complets pour des taches de data entry ou simple classification. C'est un gaspillage de tokens et une source d'instabilite. Si votre workflow depend sur un API de prompt, la latence et le cout d'une inference LLM par ligne de data sont inacceptables pour du micro-tache a l'echelle.
Pourquoi personne ne s'est encore serieusement attaque a fine-tuning un 1B ou 3B model specialement for this? I'm looking for a setup where I can have a deterministic, near-zero cost classification pipeline that doesn't hallucinate like a 70B model does when tired. Anyone actually running this in production or is everyone still just throwing GPT-4 at the problem because it's lazy?
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