Javascript must be enabled to continue!
ОСОБЛИВОСТІ ТА МОЖЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ LLM У СФЕРІ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
View through CrossRef
У даній статті досліджено ролі та можливості Великих Мовних Моделей (LMM) у сфері розробки програмного забезпечення, які варіюються від спеціалізованих, орієнтованих на конкретні мови або домени, до загальних моделей, які можуть застосовуватися до широкого спектру задач. Проведено огляд основних особливостей LMM, акцент на їхньому потенціалі у глибинному аналізі та генерації тексту, а також розкриває можливості застосування в широкому спектрі задач. Проаналізовано основні напрями щодо оптимізації роботи з LMM, які включають в себе контекст, fine tuning, векторизація інформації, використання вбудованого інструментарію платформ, prompt engineering, zero-shot prompting, few-shot prompting, chain-of-thought prompting, directional stimulus prompting, промпт з використанням dsp, промпт без використання dsp, tree of thought prompting, reward prompting, Developer driven LLM, Repository driven LLM, Project driven LLM. Детально аналізуються переваги та недоліки комерційних та відкритих (OpenSource) моделей. Представлено стратегії використання LLM моделей для розробників, як особистий досвід роботи з LLM та ідеї які ще доведеться реалізовувати. Особливу увагу приділено концепціям, які орієнтовані на розробника, які надають підтримку та відповіді на основі великих даних та контексту проекту та включають в собі певні звички в кодуванні, вподобання до певних технологій чи бібліотек, і навіть специфічні доменні знання, які розробник застосовує у своїй рутинній роботі. Визначено необхідність враховувати, хто буде використовувати модель: лише розробники чи також замовники та користувачі, в залежності від аудиторії, адаптування рівеня доступу до інформації. Сформовані ймовірні проблеми роботи з LLM з якими можуть зіткнутися розробники при роботі з великими мовними моделями, які можуть генерувати нерелевантні відповіді, містити помилкову інформацію чи створювати її (галюцинації), а також мати упередження та затримку у врахуванні останніх подій. Визначено людський фактор, як ключовий фактор в оцінці і користуванні результатами роботи мовних моделей, перед її впровадженням у проект. Робота призначена для інформування розробників про стратегії вибору та адаптації моделей LMM для специфічних вимог проектів з урахуванням їхнього контексту.
Yuri Kondratyuk Poltava Polytechnic
Title: ОСОБЛИВОСТІ ТА МОЖЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ LLM У СФЕРІ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
Description:
У даній статті досліджено ролі та можливості Великих Мовних Моделей (LMM) у сфері розробки програмного забезпечення, які варіюються від спеціалізованих, орієнтованих на конкретні мови або домени, до загальних моделей, які можуть застосовуватися до широкого спектру задач.
Проведено огляд основних особливостей LMM, акцент на їхньому потенціалі у глибинному аналізі та генерації тексту, а також розкриває можливості застосування в широкому спектрі задач.
Проаналізовано основні напрями щодо оптимізації роботи з LMM, які включають в себе контекст, fine tuning, векторизація інформації, використання вбудованого інструментарію платформ, prompt engineering, zero-shot prompting, few-shot prompting, chain-of-thought prompting, directional stimulus prompting, промпт з використанням dsp, промпт без використання dsp, tree of thought prompting, reward prompting, Developer driven LLM, Repository driven LLM, Project driven LLM.
Детально аналізуються переваги та недоліки комерційних та відкритих (OpenSource) моделей.
Представлено стратегії використання LLM моделей для розробників, як особистий досвід роботи з LLM та ідеї які ще доведеться реалізовувати.
Особливу увагу приділено концепціям, які орієнтовані на розробника, які надають підтримку та відповіді на основі великих даних та контексту проекту та включають в собі певні звички в кодуванні, вподобання до певних технологій чи бібліотек, і навіть специфічні доменні знання, які розробник застосовує у своїй рутинній роботі.
Визначено необхідність враховувати, хто буде використовувати модель: лише розробники чи також замовники та користувачі, в залежності від аудиторії, адаптування рівеня доступу до інформації.
Сформовані ймовірні проблеми роботи з LLM з якими можуть зіткнутися розробники при роботі з великими мовними моделями, які можуть генерувати нерелевантні відповіді, містити помилкову інформацію чи створювати її (галюцинації), а також мати упередження та затримку у врахуванні останніх подій.
Визначено людський фактор, як ключовий фактор в оцінці і користуванні результатами роботи мовних моделей, перед її впровадженням у проект.
Робота призначена для інформування розробників про стратегії вибору та адаптації моделей LMM для специфічних вимог проектів з урахуванням їхнього контексту.
Related Results
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Здійснено оцінювання та виконано аналіз літературних джерел, в яких досліджено методи машинного навчання для прогнозування дефектів програмного забезпечення. Визначено основні хара...
Exploring Large Language Models Integration in the Histopathologic Diagnosis of Skin Diseases: A Comparative Study
Exploring Large Language Models Integration in the Histopathologic Diagnosis of Skin Diseases: A Comparative Study
Abstract
Introduction
The exact manner in which large language models (LLMs) will be integrated into pathology is not yet fully comprehended. This study examines the accuracy, bene...
ЄВРОПЕЙСЬКИЙ ДОСВІД ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВИЩОЇ ОСВІТИ
ЄВРОПЕЙСЬКИЙ ДОСВІД ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Вивчення європейського досвіду забезпечення вищої освіти має надзвичайно важливе значення, особливо зараз, коли Україна «спрямовує свої погляди» до Європейського Союзу та прагне ст...
Human-AI Collaboration in Clinical Reasoning: A UK Replication and Interaction Analysis
Human-AI Collaboration in Clinical Reasoning: A UK Replication and Interaction Analysis
Abstract
Objective
A paper from Goh et al found that a large language model (LLM) working alone outperformed American clinicians assisted...
Unraveling the landscape of large language models: a systematic review and future perspectives
Unraveling the landscape of large language models: a systematic review and future perspectives
PurposeThe rapid rise of large language models (LLMs) has propelled them to the forefront of applications in natural language processing (NLP). This paper aims to present a compreh...
Automating Information Retrieval from Biodiversity Literature Using Large Language Models: A Case Study
Automating Information Retrieval from Biodiversity Literature Using Large Language Models: A Case Study
Recently, Large Language Models (LLMs) have transformed information retrieval, becoming widely adopted across various domains due to their ability to process extensive textual data...
ЦИФРОВІЗАЦІЯ HR-ПРОЦЕСІВ У ПІДРОЗДІЛАХ ЦИВІЛЬНОГО ЗАХИСТУ
ЦИФРОВІЗАЦІЯ HR-ПРОЦЕСІВ У ПІДРОЗДІЛАХ ЦИВІЛЬНОГО ЗАХИСТУ
Проблема. Розумна автоматизація управління персоналом зумовлює низку тенденцій у сфері управління людськими ресурсами у сфері цивільного захисту. На сьогодні проблемою є відсутніст...
Вивчення особливостей медичного забезпечення підрозділів МВС України в зоні проведення АТО/ООС
Вивчення особливостей медичного забезпечення підрозділів МВС України в зоні проведення АТО/ООС
Вступ. Відсутність єдиного державного нормативного акта щодо побудови системи охорони здоров’я військовослужбовців, зокрема й на особливий період, призвела до того, що під час числ...

