Entrené a Gemini para crear su propio reemplazo por $9

I had Gemini train its own replacement for $9

El autor usó Gemini 3.1 Pro para etiquetar 4,290 comentarios de Reddit sobre cuchillos, y luego ajustó el modelo GLiNER large v2.5 (459M) con esas etiquetas. El resultado: 0.83 F1 frente a las etiquetas de Gemini en un conjunto de validación de 225 comentarios, con un costo de $9 en etiquetas y $2.50 en GPU. El proceso reveló que el tensor words_mask, mal interpretado como una máscara de atención, causó cinco intentos fallidos y días de depuración.