Личный кабинет

Дипломная работаДокументоведение и архивоведение

Готовая работа №141275 от пользователя Успенская Ирина

Анализ использования современных больших языковых моделей для создания текстовых документов.

Name: Анализ использования современных больших языковых моделей для создания текстовых документов.
Price: 1975.00 RUB

1 975 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 79

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 5
РАЗДЕЛ 1. КЛАССИФИКАЦИЯ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ И ИХ ОСОБЕННОСТЕЙ 8
1.1. Поиск и обработка научных публикаций по теме БЯМ 8
1.2. Классификация БЯМ по отличительным особенностям и характеру использования 14
1.3. Выводы к разделу 1 21
РАЗДЕЛ 2. МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ НАБОРОВ ДАННЫХ И СТРАТЕГИИ ОПТИМИЗАЦИИ БЯМ 23
2.1. Методы формирования и структура наборов данных для обучения БЯМ 23
2.2. Стратегии оптимизации БЯМ при генерации текстовых документов 37
2.3. Задачи для больших языковых моделей 42
2.4. Выводы к разделу 2 51
РАЗДЕЛ 3. ОХРАНА ТРУДА 53
3.1. Организация безопасной работы на персональных компьютерах с видеодисплейными терминалами (мониторами) 53
3.2. Финансирование мероприятий по охране труда в Российской Федерации 57
3.3. Основные правила пожарной безопасности для образовательных организаций 59
3.4. Выводы к 3 разделу 61
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 65
ПРИЛОЖЕНИЕ 79

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В области обработки языка традиционные языковые модели (ЯМ) стали основополагающими элементами, создающими фундамент для генерации и понимания текста. Увеличение вычислительной мощности, передовые методы машинного обучения и доступ к очень большим данным привели к значительному переходу к появлению больших языковых моделей (БЯМ, LLM). Оснащенные обширными и разнообразными данными обучения, эти модели продемонстрировали впечатляющую способность имитировать лингвистические возможности человека, что привело к большому количеству изменений в различных областях. Благодаря своей способности учиться на массивных корпусах и генерировать правдоподобный текст, LLM стирают грань между человеческим и машинным языком. Они предоставили исследователям и инженерам мощный инструмент для изучения богатства человеческой речи, что, в свою очередь, вызвало трансформацию в области обработки языка и за ее пределами.
Большие языковые модели оказали значительное влияние на многочисленные области, включая программную инженерию (ПИ) и генерацию текста. Во многих недавних публикациях изучались LLM, применяемые к различным задачам ПИ и генерации текстовых документов. Тем не менее, всестороннее понимание применения, эффектов и возможных ограничений LLM в ПИ и генерации текстовых документов все еще находится на ранних стадиях. Чтобы восполнить этот пробел, проведен систематический обзор литературы (СОЛ) по БЯМ в генерации текстовых документов, уделив особое внимание пониманию того, как LLM можно использовать для оптимизации процессов и результатов.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

РАЗДЕЛ 1. КЛАССИФИКАЦИЯ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ И ИХ ОСОБЕННОСТЕЙ

1.1. Поиск и обработка научных публикаций по теме БЯМ
В ходе анализа предметной области использован «квазизолотой стандарт» к поиску статей по заданной тематике. Проведен ручной поиск, чтобы определить набор соответствующих исследований, а затем определена строка поиска. Она использовалась для выполнения автоматизированного поиска, а затем применен принцип «снежного кома» для дальнейшего дополнения результатов поиска. Такой подход обеспечивает как эффективность поиска, так и максимальный охват, сводя к минимуму риск пропуска необходимой информации. После чего применен ряд шагов фильтрации, чтобы получить наиболее соответствующие исследования.
В ходе анализа литературных источников выполнено 5 шагов для определения соответствия исследований:
вручную определены ресурсы для автоматизированного поиска;
произведена фильтрация отобранных вручную источников для полного соответствия тематике магистерской диссертации;
определена строка поиска на основе знаний предметной области;
выполнен автоматизированный поиск, используя строку поиска, определенную в шаге (3).
проведен комбинационный поиск после выбора исследований по результатам ручного и автоматизированного поиска.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Анализ наборов данных и больших языковых моделей для обнаружения уязвимостей в программном коде на императивных языках программирования / В. В. Швыров, Д. А. Капустин, Р. Н. Сентяй, Т. И. Шулика // Программная инженерия. – 2024. – Т. 15, № 11. – С. 555-569. – DOI 10.17587/prin.15.555-569. – EDN DAIBNQ.
2. Анализ соответствия стандарту PEP 8 проектов с открытым исходным кодом на Python / Д. А. Капустин, В. В. Швыров, Е. Ю. Суворова, Т. И. Шулика // Программная инженерия. – 2023. – Т. 14, № 1. – С. 12-23. – DOI 10.17587/prin.14.12-23. – EDN PDQNSF.
3. ГН 2.1.8/2.2.42262-07. Предельно допустимые уровни магнитных полей частотой 50ГЦ в помещениях-жилых, общественных зданий и на селитебных территориях.
4. ГОСТ 12.0.004-90 Система стандартов безопасности труда (ССБТ). Организация обучения безопасности труда. Общие положения.
5. ГОСТ Р 50923-96. Дисплеи. Рабочее место оператора. Общие эргономические требования и требования к производственной среде. Требования к проведению контроля.
6. ГОСТ Р 50948-2001. Средства отображения информации индивидуального пользования. Общие эргономические требования и требования безопасности.
7. ГОСТ Р 50949-2001. Средства отображения информации индивидуального пользования. Методы измерений и оценки эргономических параметров и параметров безопасности.
8. ГОСТ Р 51070-97. Измерители напряженности электрического и магнитного полей. Общие технические требования и методы испытаний.
9. Законопроект «О санитарном и эпидемическом благополучии населения» № 239-ПЗ/16 от 14 июня 2016 года. Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.nslnr.su/zakonodatelnaya-deyatelnost/zakonoproekty/3076/

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Анализ использования современных больших языковых моделей для создания текстовых документов.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net