Дообучение больших языковых моделей для генерации и озвучивания ответов
Аннотация
В данной статье исследуются процессы, реализуемые при дообучении большой языковой модели (англ. large language model, далее – LLM) для обработки лекций в университетах и получения ответов на вопросы, заданные студентами, а также для озвучивания этих ответов. Таким образом, целью данного исследования является описание возможностей, возникающих при помощи использования LLM в образовании и, в частности, в автоматизации методов поддержки образовательного процесса. В этом исследовании также описаны этапы подготовки данных, дообучения по образовательным ресурсам во время установки и при необходимости настройки модели. Такая языковая модель, предназначенная для обработки и анализа текстов лекций, разработки алгоритмов генерации ответов на вопросы студентов и их озвучивания, является основным элементом данного исследования. В статье поэтапно описывается, как выбрать и установить необходимые программные компоненты, методика подготовки и обработки данных для последующего обучения модели, а также интеграция технологий преобразования текста в речь. Таким образом, полученные результаты показывают эффективность модели предварительного обучения в отношении понимания вопросов и ответов на них с использованием учебных материалов, что может значительно улучшить качество образовательного процесса. LLM может быть использована при разработке интеллектуальных систем поддержки студентов и преподавателей за счет повышения интерактивности обучения посредством генерации и озвучивания ответов.
Автор
К. С. Беисова
Л. А. Авдеев
Ш. З. Телбаева
С. В. Войткевич
В. А. Иванов
DOI
https://doi.org/10.48081/SBNX6100
Ключевые слова
большие языковые модели
анализ данных
генерация ответов
установка моделей
дообучение моделей
автоматизация учебного процесса
Год
2024
Номер
Выпуск 4