Файнтюнінг великих мовних моделей для спеціалізованих чат-ботів

Abstract

UK: Об’єкт дослідження – файнтюнінг моделей та подальше використання їх в інтелектуальних системах. Предмет дослідження – ефективність навчання та використання ресурсів різних методів файнтюнінгу. Вплив параметрів генерації моделей на ефективність. Мета дипломної роботи полягає у задачо орієнтованому навчанні мовних моделей ШІ для подальшого використання в чат-ботах та інших інтелектуальних системах. Результати роботи представлені навчанням моделі методами файнтюнінгу та тестування. Для визначення ефективності методів був проведен аналіз результатів тестування методів з різнимим параметрами. EN: The object of the study is fine-tuning of models and their further use in intelligent systems. The subject of the study is the effectiveness of training and resource utilization of various fine-tuning methods. The influence of model generation parameters on efficiency. The purpose of the thesis is task-oriented training of AI language models for further use in chatbots and other intelligent systems. The results of the work are presented by training the model using fine-tuning and testing methods. To determine the effectiveness of the methods, an analysis of the results of testing methods with different parameters was conducted.