Розробка інтелектуального терапевтичного експерта на основі великих мовних моделей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorКузнецов, Григорій Олексійович
dc.date.accessioned2025-09-22T11:36:50Z
dc.date.available2025-09-22T11:36:50Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 82 с., 6 табл., 35 рис., 1 додаток, 34 джерела. Мета дослідження - підвищення точності відповідей великих мовних моделей в медичному домені. Об’єкт дослідження - процес генерації медичних відповідей за допомогою великих мовних моделей. Предмет дослідження - метод тонкого налаштування великих мовних моделей для генерації та оцінки відповідей на медичні запитання. В даній роботі проведено тонке донавчання великої мовної моделі на медичному наборі даних, розроблено систему оцінки точності та якості відповіді LLM, проведено оцінку точності відповідей отриманої моделі за допомогою двох семантичних методів. Отримані результати порівняно з результатами оригінальної моделі до навчання. Розроблено користувацький веб-інтерфейс до моделі, що дозволяє задавати відкриті медичні запитання та отримувати автоматично згенеровані відповіді в режимі реального часу.
dc.description.abstractotherThesis: 82 p., 6 tables, 35 figures, 1 appendix, 34 references. The purpose of the study is to increase the accuracy of large language models in the medical domain. The object of the study is the generation of medical answers using large language models. The subject of the study is the method for fine-tuning large language models for generating and evaluating answers to medical questions. In this work, a fine-tuning of a large language model on a medical dataset was carried out. A system for assessing the accuracy and quality of the LLM response was developed. The accuracy of the responses of the obtained model was evaluated using two semantic methods. The results obtained were compared with the results of the original model before training. A user-friendly web interface to the model has been developed, allowing user to ask open-ended medical questions and receive automatically generated answers in real time.
dc.format.extent90 с.
dc.identifier.citationКузнецов, Г. О. Розробка інтелектуального терапевтичного експерта на основі великих мовних моделей : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Кузнецов Григорій Олексійович. – Київ, 2025. – 90 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76229
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвеликі мовні моделі
dc.subjectмедична інформатика
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectмедичні дані
dc.subjectмедичний чатбот
dc.subjectlarge language models
dc.subjectmedical informatics
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectmachine learning
dc.subjectnatural language processing
dc.subjectmedical data
dc.subjectmedical chatbot
dc.titleРозробка інтелектуального терапевтичного експерта на основі великих мовних моделей
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kuznetsov_bakalavr.pdf
Розмір:
6.8 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