Знайдено документів: 1
Інформація × Реєстраційний номер 2124U001169, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Аналіз підходів застосування пам'яті в сучасних LLM для створення сценаріїв вирішення задач у визначених предметних областях Автор Башинський Владислав Андрійович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69157 Видання Київ Опис Дипломна 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. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити
Матеріали
Бакалаврська робота
Аналіз підходів застосування пам'яті в сучасних LLM для створення сценаріїв вирішення задач у визначених предметних областях
Башинський Владислав Андрійович. Аналіз підходів застосування пам'яті в сучасних LLM для створення сценаріїв вирішення задач у визначених предметних областях : публікація 2024-01-01; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2124U001169
Знайдено документів: 1

Оновлено: 2026-03-20


Роздрукувати цю сторінку