| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Нестерович, Г. В. | - |
| dc.contributor.author | Фурсанов, С. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-12-01T08:04:54Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-01T08:04:54Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.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. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62205 | - |
| dc.description.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. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | большие языковые модели | en_US |
| dc.subject | методы дообучения | en_US |
| dc.subject | LLM | en_US |
| dc.title | Сравнительный анализ методов дообучения LLM в условиях ограниченности для данных специализированных областей | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | ИТС 2025
|
