| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Красёв, П. А. | - |
| dc.contributor.author | Калугина, М. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-04T08:31:07Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-04T08:31:07Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Красёв, П. А. Влияние методов дообучения на адаптацию языковых моделей для анализа процессов разработки = The impact of fine-tuning methods on the adaptation of language models for software development process analysis / П. А. Красёв, М. А. Калугина // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 228–234. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63520 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматриваются методы адаптации больших языковых моделей для автоматизации анализа процессов разработки программного обеспечения. Акцент сделан на интеграции моделей с данными систем управления проектами. Проведено сравнение различных подходов к дообучению: полный fine-tuning, параметрически эффективные методы (LoRA, QLoRA, P-Tuning, IA3), а также методы оптимизации на основе предпочтений (DPO). Оценка качества выполнена по двум группам показателей: стандартные метрики оценки связности и семантической близости текста (Perplexity, BLEU, ROUGE-L, BERTScore) и предметные метрики — релевантность формируемых аналитических заключений и практическая реализуемость предлагаемых шагов по улучшению процессов. Установлено, что наибольшую эффективность демонстрирует комбинированное применение QLoRA и DPO, обеспечивающее высокое качество генераций при существенно меньших вычислительных затратах по сравнению с полным fine-tuning. Показана необходимость предварительной стратификации данных по типам задач для корректного анализа потоковых метрик. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Big Data | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | языковые модели, | en_US |
| dc.subject | fine-tuning | en_US |
| dc.subject | анализ процессов | en_US |
| dc.subject | метрики потока | en_US |
| dc.subject | релевантность | en_US |
| dc.title | Влияние методов дообучения на адаптацию языковых моделей для анализа процессов разработки | en_US |
| dc.title.alternative | The impact of fine-tuning methods on the adaptation of language models for software development process analysis | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This article examines methods for adapting large language models to automate analytical support in software development processes. The focus is on integrating models with project management system data. Various fine-tuning approaches are compared: full fine-tuning, parameter-efficient methods (LoRA, QLoRA, Р-Tuning, IA3), and preference optimization methods (DPO). Quality assessment is performed using two groups of metrics: standard metrics for evaluating text coherence and semantic similarity (Perplexity, BLEU, ROUGE-L, BERTScore) and task specific metrics-the relevance of generated analytical conclusions and the practical feasibility of proposed process improvement steps. The combined application of QLoRA and DPO demonstrates the highest effectiveness, providing high-quality generations with substantially lower computational costs compared to full fine-tuning. The necessity of preliminary data stratification by task types for correct analysis of flow metrics is shown. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)
|
