Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62205
Title: Сравнительный анализ методов дообучения LLM в условиях ограниченности для данных специализированных областей
Authors: Нестерович, Г. В.
Фурсанов, С. А.
Keywords: материалы конференций;большие языковые модели;методы дообучения;LLM
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Нестерович, Г. В. Сравнительный анализ методов дообучения LLM в условиях ограниченности для данных специализированных областей / Г. В. Нестерович, С. А. Фурсанов // Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025) : материалы международной научной конференции, Минск, 19 ноября 2025 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2025. – С. 107–108.
Abstract: В работе рассматриваются современные подходы к дообучению больших языковых моделей в условиях ограниченности данных в специализированных предметных областях. Проанализированы четыре метода: полное дообучение, параметр-эффективные техники, инструкционное дообучение и Retrieval-Augmented Generation. Для каждого подхода описаны принципы работы, выявлены преимущества и недостатки, а также показаны риски и ограничения, возникающие при дефиците размеченных данных.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62205
Appears in Collections:ИТС 2025

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Nesterovich_Sravnitelnyj.pdf115.64 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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