Дослідження методів інтеграції великих мовних моделей в сучасних інформаційних системах
Автор: Марчук Дмитро Миколайович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Проектування та адміністрування інформаційних комунікаційних мереж
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сучасні Інтеграція великих мовних моделей (Large Language Models, LLM) стає рушійною силою змін у сучасних інформаційних системах. Ці моделі, побудовані на основі архітектури трансформерів, вирізняються здатністю до обробки великих обсягів текстової інформації, аналізу контексту та генерації відповідей із високою точністю. Розвиток технологій машинного навчання та доступність обчислювальних потужностей зробили LLM ключовим інструментом у цифровій трансформації, сприяючи автоматизації рутинних завдань, підвищенню точності даних та гнучкості інформаційних систем. Застосування великих мовних моделей відкриває можливості для радикального підвищення функціональності та продуктивності інформаційних систем. Наприклад, у системах клієнтської підтримки LLM дозволяють створювати високоякісні чатботи, здатні відповідати на складні багатоконтекстні запити [1]. Така багатофункціональність забезпечує переваги в різних галузях, від електронної комерції до освіти. Водночас із масштабними перевагами, впровадження великих мовних моделей ставить перед дослідниками та розробниками нові виклики. Серед основних проблем — високі обчислювальні витрати, необхідність забезпечення конфіденційності даних і уникнення упередженості у відповідях моделей. Наприклад, застосування LLM у фінансовому секторі вимагає не лише масштабних інвестицій у серверну інфраструктуру, а й розробки механізмів контролю за точністю та надійністю результатів. Для подолання цих викликів необхідно оптимізувати алгоритми роботи моделей, використовувати методи навчання з підкріпленням на основі зворотного зв’язку від людини (RLHF) та адаптувати моделі до потреб користувачів із врахуванням етичних стандартів [2]. Подальший розвиток LLM є перспективним напрямом, який дозволяє створювати адаптивні, масштабовані та функціональні рішення для вирішення складних завдань у різних галузях. Вивчення методів інтеграції цих моделей має стратегічне значення для подальшого вдосконалення інформаційних систем, підвищення їх продуктивності та відповідності сучасним викликам цифрової економіки. У першому розділі дослідження розглянуто етапи розвитку великих мовних моделей, починаючи від статистичних n-грам до сучасних трансформерів, зокрема GPT-4, які використовують механізм самовідносної уваги. Представлено основи архітектури цих моделей, принципи функціонування трансформерів, їхні переваги у вирішенні складних завдань та інноваційні підходи до оптимізації обчислювальних ресурсів. Особливу увагу приділено методології навчання з підкріпленням на основі зворотного зв’язку від людини (RLHF), яка сприяє підвищенню адаптивності та етичності моделей у конкретних контекстах [2]. Другий розділ зосереджений на сучасних методах покращення продуктивності великих мовних моделей, зокрема адаптивному розширенню контексту, що забезпечує ефективну обробку великих текстових масивів. Це має вирішальне значення для роботи з багатокроковими запитами. Детально проаналізовано підходи Quest і QuickLLaMA, які демонструють значне покращення у використанні обчислювальних ресурсів і підвищення точності в задачах із тривалим контекстом [3]. Третій розділ дослідження присвячено вивченню методів інтеграції великих мовних моделей у сучасні інформаційні системи. Розглянуто способи інтеграції через API, локальне розгортання та мікросервісну архітектуру. Підкреслено переваги використання хмарних сервісів для забезпечення масштабованості та локальних моделей для підвищення безпеки даних. Також досліджено застосування LLM у сферах медицини, фінансових послуг та автоматизації обслуговування клієнтів [4]. У четвертому розділі проведено порівняльний аналіз запропонованих методів інтеграції та оцінено їхню ефективність у реальних умовах, зокрема в задачах автоматизації бізнес-процесів і покращення взаємодії з користувачами. Експериментальні результати засвідчили високу продуктивність і гнучкість інтегрованих систем, які забезпечують значне підвищення ефективності виконання складних завдань і релевантність результатів навіть у сценаріях із високою невизначеністю [5] . Результати дослідження підтвердили, що великі мовні моделі мають значний потенціал трансформувати підхід до розробки інформаційних систем. Успішна інтеграція таких моделей потребує збалансованого підходу, який поєднує технічну інноваційність, етичні стандарти й орієнтацію на потреби користувачів. Отримані результати є важливим внеском у розвиток сучасних інформаційних систем, які відповідають високим вимогам цифрової економіки, сприяючи автоматизації, персоналізації та підвищенню якості прийняття рішень.