title: Development of а proxying рlаtfогm and intelligent user data processing system for interacting with nеurаl network models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Анохин Николай Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Anohin Nikolaj Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Киселев Игорь Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kiselev Igor Leonidovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 089257
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46516
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматриваются современные методы применения больших языковых моделей (LLM) для работы с различными типами данных. Основное внимание уделяется проблемам, связанным с ограничениями размера контекста, форматов данных, с которыми могут взаимодействовать языковые модели, а также недостаточной персонализацией ответов моделей. Целью исследования является разработка системы, которая существенно расширяет контекст LLM, дополнив его разнообразными документами, а также данными, основанными на анализе взаимодействия модели с пользователем. Также в работе исследуется влияние пользовательских данных на эффективность работы LLM и описывается процесс создания системы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper examines modern methods of applying large language models (LLM) to work with various types of data. The main focus is on issues related to context size limitations, data formats that language models can interact with, and insufficient personalization of model responses. The aim of the study is to develop a system that significantly expands the context of LLM by supplementing it with various documents and data based on the analysis of model-user interaction. The paper also investigates the impact of user data on the efficiency of LLM and describes the system creation process.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Большие языковые модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Персонализация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Векторные базы данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Large Language Models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Personalization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Natural Language Processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Vector Databases
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of а proxying рlаtfогm and intelligent user data processing system for interacting with nеurаl network models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка платформы проксирования и системы интеллектуальной обработки пользовательских данных для работы с нейросетевыми моделями
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st089257.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46516/2/st089257.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 556,57 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kiselev.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46516/3/reviewSV_Otzyv_Kiselev.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 13,74 kB
resources.filename: reviewSV_st089257_Kiselev_Igor_Leonidovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46516/4/reviewSV_st089257_Kiselev_Igor_Leonidovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,9 kB