Label Broadcasting: анализ больших объёмов повторяющихся данных через представительные примеры

Анализ 20 случайных отзывов вместо 500 даёт полную картину — если данные повторяются паттернами. Промышленная система IBM на логах показала 300-кратное ускорение: 50 минут обработки сжались до 10 секунд на 170 тысячах строк. Метод позволяет быстро понять основные проблемы в больших объёмах похожих данных — отзывы клиентов, обращения в поддержку, комментарии в соцсетях — без перебора каждого элемента вручную. Фишка: LLM анализирует только представителей групп, а метки распространяются на весь кластер автоматически — модель классифицирует по трём измерениям одновременно (критичность, категория, ключевые сущности) вместо трёх отдельных задач.