Россияне чаще всего обращаются к генеративному ИИ за помощью в программировании, науке и переводе текстов. Такие данные впервые получили аналитики платформы LLM Arena, изучив более 150 000 анонимных запросов к языковым моделям.
Впервые получены и проанализированы данные о том, с какими запросами русскоязычные пользователи обращаются к большим языковым моделям (LLM) на платформе LLM Arena. Это стало возможным благодаря запуску командой платформы нового инструмента Arena Explorer, который обработал, структурировал и детализировал более 150 000 анонимизированных русскоязычных промптов. Результаты анализа дают уникальное представление об интересах и потребностях русскоязычной аудитории при взаимодействии с искусственным интеллектом.
По итогам исследования, самыми популярными категориями запросов пользователей стали:
- Программирование: 21 225 промптов (27.04%).
- Наука и техника: 18 476 промптов (23.54%).
- Перевод и лингвистика: 16 026 промптов (20.42%).
- Креативное письмо и копирайтинг: 7 508 промптов (9.56%).
- Анализ данных и стратегий: 4 903 промпта (6.25%).
Благодаря аналитическим возможностям Arena Explorer, также удалось не только определить общие тренды, но и выявить наиболее популярные подтемы внутри каждой категории:
- В категории «Программирование» лидируют запросы на темы «Оптимизации и отладки кода» (2 147), за которыми следуют промпты, связанные с языком программирования Python (Data Science, Backend, автоматизация — суммарно более 3 500 промптов), системным администрированием и DevOps (1 708).
- В категории «Наука и техника» неожиданно высоким оказался интерес к авиации и космонавтике (4 436 промптов), а также стали популярны запросы на темы «Биотехнологии и генетики» (2 501) и «Химии и материаловедения» (1 982).
- В категории «Переводы и лингвистика» абсолютное большинство запросов (9 054) связано с прямым переводом с иностранных языков. Значительный интерес у пользователей также вызывают адаптация художественных текстов (2 066) и перевод технической документации (1 438).
- Категория «Креативное письмо и копирайтинг» демонстрирует фокус на таких прикладных задачах, как «Рекламные и маркетинговые материалы» (1 485) и «Профессиональное письмо» (1 234).
- В категории «Анализ данных и стратегий» показывает интерес пользователей к изучению «Поведенческой экономики» (904), «Аналитики данных и прогнозированию» (838) и анализу данных в реальном времени (805).
Проведенное исследование с помощью Arena Explorer, впервые предоставляет детальную картину интересов русскоязычной аудитории при работе с LLM. Полученные данные могут быть полезны разработчикам моделей, исследователям и всем, кто интересуется практическим применением искусственного интеллекта и поведением пользователей при работе с ним.