Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
Аналіз підходів застосування пам'яті в сучасних LLM для створення сценаріїв вирішення задач у визначених предметних областях |
| Συνεισφορές: |
Савастьянов, Володимир Володимирович, ELAKPI |
| Στοιχεία εκδότη: |
КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024. |
| Έτος έκδοσης: |
2024 |
| Θεματικοί όροι: |
великі мовні моделі, long-term memory of large language models, swot analysis, deep learning, large language models, довготривала пам'ять великих мовних моделей, текстовий аналіз, text analysis, swot-аналіз, глибоке навчання |
| Περιγραφή: |
Дипломна робота: 134 с., 10 таблиць, 12 рисунків, 2 додатки, 19 джерел. Об’єкт дослідження - механізм використання довготривалої пам'яті в сучасних великих мовних моделях з метою мінімізації галюцинацій моделей. Предмет дослідження - використання довготривалої пам’яті у великих мовних моделях. Мета роботи - розробка інструментарію для створення покрокових сценаріїв вирішення задач із використанням аспектів SWOT-аналізу у якості довготривалої пам’яті з метою мінімізації галюцинацій великих мовних моделей. Результати - було розроблено інструментарій для створення покрокових сценаріїв вирішення задач із використанням аспектів SWOT-аналізу у якості довготривалої пам’яті з метою мінімізації галюцинацій великих мовних моделей. Програмний продукт було розроблено мовою програмування Python. |
| Τύπος εγγράφου: |
Bachelor thesis |
| Περιγραφή αρχείου: |
application/pdf |
| Γλώσσα: |
Ukrainian |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: |
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69157 |
| Αριθμός Καταχώρησης: |
edsair.od......2635..149dfd13bc543e17112a1c104f527b0c |
| Βάση Δεδομένων: |
OpenAIRE |