Формування ієрархічних стратегій, заснованих на фактах, з використанням LLM

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавастьянов, Володимир Володимирович
dc.contributor.authorКлепачевський, Дмитро Русланович
dc.date.accessioned2024-09-23T09:00:59Z
dc.date.available2024-09-23T09:00:59Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 125 с., 44 рис., 8 табл., 2 дод., 24 джерела. Темою роботи є створення ієрархічних структур, які засновані на фактах, і зроблені за допомогою використання Великих мовних моделей (LLM). Отримані ієрархічні структури є ключовими складовими для синтезу стратегій, та відображають їх структуру. Обʼєктом дослідження є генерація ієрархічних структур з векторизованого корпусу текстів заданої тематики (на прикладі бази знань про дрони) із застосуванням LLM. Предметом дослідження є різні Великі мовні моделі, такі як ChatGPT та Llama. Метою даної роботи є представлення великих баз знань у ієрархічному вигляді задля спрощеного відображення великих даних за допомогою LLM. Завдяки цьому, буде створено віртуального асистента, який буде натренований на великому обсязі даних, і зможе відображати комплексну інформацію у зручному вигляді ієрархічних структур. Актуальність роботи повʼязана з великою кількістю релевантної інформації, яку можна швидко та якісно обробити та представити у зручному вигляді за допомогою LLM. В результаті роботи на мові Python були побудовані та навчені різні моделі, такі як ChatGPT та Llama, моделі були навчені на зібраній базі знань про дрони та були порівняні між собою за різними метриками оцінювання ієрархічних структур. За допомогою засобу Gephi, результати, отримані за допомогою LLM, були відображені у зручному вигляді з метою візуалізації.
dc.description.abstractotherBachelor‘s Thesis: 125 p., 44 fig., 8 tab., 2 app., 24 references. The topic of the work is the creation of hierarchical structures based on facts and made by using Large Language Models (LLM). The resulting hierarchical structures are key components for synthesizing strategies and reflect their structure. The object of the study is the generation of hierarchical structures from a vectorized corpus of texts on a given topic (for example, a knowledge base about drones) using LLM. The subject of the research is various Large Language Models, such as ChatGPT and Llama. The purpose of this work is to represent large knowledge bases in a hierarchical form for a simplified display of big data using LLM. Therefore, a virtual assistant will be created that will be trained on a large amount of data and will be able to display complex information in a convenient form of hierarchical structures. The relevance of the work is related to the large amount of relevant information that can be quickly and efficiently processed and presented in a convenient way using LLM. As a result of the work, various models, such as ChatGPT and Llama, were built and trained in Python, trained on the collected drone knowledge base, and compared with each other using various hierarchical structure evaluation metrics. Using the Gephi tool, the results obtained by LLM were displayed in a convenient way for visualization purposes.
dc.format.extent125 с.
dc.identifier.citationКлепачевський, Д. Р. Формування ієрархічних стратегій, заснованих на фактах, з використанням LLM : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Клепачевський Дмитро Русланович. – Київ, 2024. – 125 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69134
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвеликі мовні моделі
dc.subjectієрархічні структури
dc.subjectтекстова аналітика
dc.subjectтрансформери
dc.subjectвіртуальний асистент
dc.subjectlarge languge models
dc.subjecthierarchical structures
dc.subjecttext analytics
dc.subjecttransformers
dc.subjectvirtual assistant
dc.titleФормування ієрархічних стратегій, заснованих на фактах, з використанням LLM
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Klepachevskyi_bakalavr.pdf
Розмір:
13.32 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи