Главное
Together AI показала, как обучить классификатор тикетов поддержки за 17 долларов
Together AI выпустила together/Tev1-4B-experimental - классификатор на базе Qwen3.5 4B, а также инструкцию по дообучению похожей модели примерно за 17 долларов на 38 000 размеченных примеров. Модель принимает сообщение клиента и варианты ответа, возвращая один ярлык в JSON - готовое решение для маршрутизации обращений поддержки.
Что меняется для операций — Для команды поддержки, обрабатывающей несколько сотен тикетов в день, это готовый чертёж бота первой линии: на входе - сообщение клиента и существующий список интентов, на выходе - один ярлык при минимальном объёме генерации, дальше можно сразу маршрутизировать. Стоимость обучения (около 17 долларов) и время (около 25 минут) делают эксперименты на собственных исторических тикетах дешевле, чем вызов универсальной LLM для каждой классификации, а фиксированные настройки temperature=0, max_tokens=8 делают вывод достаточно предсказуемым, чтобы подавать его напрямую в правило маршрутизации или вебхук CRM без ручной проверки в случаях с высокой уверенностью.