Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/325793
Title: Проблема минимизации общих ошибок языковых генеративных моделей нейронных сетей в логистических системах
Other Titles: The problem of minimizing the total errors of linguistic generative models of neural networks in logistic systems / A. Kuzmin, A. Turovets
Authors: Кузьмин, А. Н.
Туровец, А. М.
Keywords: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки
Issue Date: 2024
Publisher: Минск : Институт бизнеса БГУ
Citation: Бизнес. Инновации. Экономика : сб. науч. ст. Вып. 10 / Институт бизнеса БГУ; редкол.: М. Л. Зеленкевич (председатель) [и др.]. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2024. – С. 155-160.
Abstract: Рассмотрена проблема общих ошибок языковых генеративных моделей нейронных сетей, а также предложены пути ее решения. Сформулирована структура входных и выходных данных в результате взаимодействия с языковой генеративной моделью нейронной сети, выделен сектор общих ошибок. Посредством проведения экспериментов на решение задач вероятностного распределения ответов заданной совокупности и заданий со свободным ответом из набора данных, содержащем вопросы по функциональным областям логистики, установлена достаточно высокая вероятность совершения изучаемыми моделями общих ошибок. Предложен путь минимизации их возникновения через построение оптимального запроса к модели. По результатам работы подтверждено, что на данный момент работа языковых генеративных моделей нейронных сетей требует контроля со стороны компетентного специалиста.
Abstract (in another language): This article considers the problem of general errors in generative language models (GLM) of neural networks. The ways of optimizing the probability of the occurrence of such errors proposed and the input and output data structure in the interaction process with those models of neural networks formulated. After the experiments conducted on the topics of probability distribution and the answers to the questions connected with the functional areas of logistics, quite a high probability of general error occurrence was discovered. Based on the results of the work, a way of optimizing the quantity of those errors was proposed. The importance of the control over generative language models is emphasized.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/325793
ISSN: 2523­-4714
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:2024. Бизнес. Инновации. Экономика

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
The problem24p155-160.pdf708,59 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.