Савастьянов, Володимир ВолодимировичБашинський, Владислав Андрійович2024-09-232024-09-232024Башинський, В. А. Аналіз підходів застосування пам'яті в сучасних LLM для створення сценаріїв вирішення задач у визначених предметних областях : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Башинський Владислав Андрійович. – Київ, 2024. – 134 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69157Дипломна 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.134 с.ukдовготривала пам’ять великих мовних моделейвеликі мовні моделіглибоке навчаннятекстовий аналізswot-аналізlong-term memory of large language modelslarge language modelsdeep learningtext analysisswot analysisBachelor Thesis