Савастьянов, Володимир ВолодимировичХоменко, Марина Олексіївна2023-09-152023-09-152023Хоменко, М. О. Застосування LLM для синтезу класифікатора та класифікації новин : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Хоменко Марина Олексіївна. – Київ, 2023. – 99 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60368Квалiфiкацiйна робота мiстить: 99 стор., 26 рисунків, 9 таблиць, 23 джерела, 2 додатки. Дослідження присвячено визначенню можливостей застосування LLM (Large Language Model) для класифікації новин. Об'єктом дослідження є процедури класифікації новин, зокрема новин з області криптовалют за допомогою машинного навчання. Предметом дослідження є класифікатор, що використовує модель GPT за допомогою промтів та класифікатори, які синтезовані за допомогою LLM, а саме методи: опорних векторiв, логістичної регресії та наївний баєсовий метод. Мета роботи полягає в створенні класифікатора для криптоновин, використовуючи модель LLM, а також визначення найбільш точного методу для класифікації. Проведено дослідження, спрямоване на використання LLM з метою синтезу класифікатора та подальшої класифікації криптоновин. В ході виконання роботи було проведено аналіз різних методів машинного навчання та їх порівняльний аналіз. Детально описано процес обробки тексту, включаючи лексичний аналіз, видалення стоп-слів, стемінг, очищення тексту та токенізацію. Також було здійснено порівняння результатів класифікації, використовуючи класифікатори, створені з моделями, згенерованими за допомогою чату GPT, та класифікатор, що використовує модель GPT через API з використанням промтів.99 с.ukмашинне навчаннякласифiкацiявелика мовна модельчат gptметод опорних векторiвлінійна регресіянаївний баєсовий методpythonmachine learningclassificationlarge language modelchat gptsupport vector machineslogistic regressionnaive bayesBachelor Thesis