МЕТОДИ ТОНКОГО НАЛАШТУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ - Кудрик, О. В.; Бісікало, О. В.; Здітовецький, Ю. С. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
Розглянуто підходи до тонкого налаштування штучного інтелекту на основі двох запропонованих методів. З цією метою проведено огляд основних методів донавчання штучного інтелекту, визначено їхні переваги та недоліки. Запропоновані методи мають свої особливості, кожний з них підходить для різних типів завдань. Метод «Крок за кроком» базується на поступовому внесенні інформації до моделі ШІ та перевірці засвоєння цієї інформації на кожному етапі навчання. Використовуючи цей підхід, стає можливим виявляти помилки на ранніх стадіях та надавати додаткову інформацію до моделі, що дозволяє штучному інтелекту краще засвоїти матеріал. У свою чергу, метод «Все одразу» одночасно вносить великий обсяг інформації до моделі ШІ на початковому етапі, після чого розпочинається перевірка засвоєння інформації шляхом постановки запитань. Цей підхід може бути ефективним для завдань, що потребують швидкого навчання та вимагають комплексного розуміння великих обсягів інформації. Кожен з методів має свої переваги та недоліки, ефективність кожного з них може варіюватися в залежності від конкретного контексту застосування. Метод «Крок за кроком» дозволяє штучному інтелекту краще засвоювати деталі, але може вимагати більше часу та ресурсів. Метод «Все одразу» дозволяє швидше досягати результатів, проте може спричиняти поверхневе розуміння матеріалу та збільшення кількості помилок. Розроблено блок-схеми кожного з двох методів, проведено порівняльний аналіз ефективності цих методів на прикладі тонкого налаштування моделі ChatGPT. Проведено експериментальну апробацію процесу донавчання ШІ на основі кожного з методів, завдяки чому отримано порівняльну оцінку ефективності результатів тонкого налаштування та дійшли висновків. Результати дослідження можуть бути корисними для розробників та дослідників, які працюють у сфері штучного інтелекту, та можуть допомогти обрати кращий метод донавчання для конкретних завдань. Отже, досліджено модифіковані методи тонкого налаштування штучного інтелекту, які забезпечують використання меншої кількості ресурсів та отримання високої точності та ефективності роботи для конкретних завдань.