Савастьянов, Володимир ВолодимировичКлепачевський, Дмитро Русланович2024-09-232024-09-232024Клепачевський, Д. Р. Формування ієрархічних стратегій, заснованих на фактах, з використанням LLM : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Клепачевський Дмитро Русланович. – Київ, 2024. – 125 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69134Дипломна 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.125 с.ukвеликі мовні моделіієрархічні структуритекстова аналітикатрансформеривіртуальний асистентlarge languge modelshierarchical structurestext analyticstransformersvirtual assistantBachelor Thesis