Использование больших языковых моделей для создания учебных материалов по дисциплине «Базы данных»

Abstract

Рассмотрена проблема использования больших языковых моделей (LLM) для создания учебных материалов. Предложена и верифицирована практическая методика с целью генерации качественного учебного контента для конкретной дисциплины «Базы данных». Представлена многоступенчатая методика, в которой одна LLM генерирует контент, а вторая, независимая «рассуждающая» модель, верифицирует его на предмет качества и корректности. Для проверки сгенерированных материалов на отсутствие фактических ошибок применялись метод сравнения с авторитетным источником и модифицированный алгоритм «цепочки верификаций». Результаты подтверждают, что данный подход при использовании современных производительных LLM (таких как DeepSeek, Gemini) позволяет создавать высококачественные учебные тексты с низкой вероятностью появления галлюцинаций. Методика способна значительно ускорить разработку надежных учебно-методических материалов и может быть оптимизирована путем сокращения числа итераций при высоком качестве первоначального ответа.