Аннотация:

Исследована проблема квантификации уверенности больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) при автоматической семантической классификации аргументов при эмотивных предикатах. На материале русскоязычных сообщений социальных сетей проанализированы глаголы страха (пугать, бояться и др.) и эмоционального отношения (нравиться, любить) с семантическими ролями экспериенцера, каузатора и объекта. В работе дано сравнение самооценки уверенности LLM Claude Sonnet 4.5 с экспертной оценкой текстов рассуждений модели при классификации аргументов по тематической области «Здравоохранение». В эксперименте использована стратифицированная выборка из 300 примеров с применением цепочки рассуждений на русском языке и четырехступенчатой шкалы уверенности. Результаты показали умеренную корреляцию Спирмена между оценками эксперта и модели. Статистически значимая связь установлена только между самооценкой модели и фактической корректностью классификации, тогда как экспертная оценка лингвистических характеристик рассуждений не зависит от точности. Сделан вывод о том, что эксплицитные рассуждения LLM не связаны напрямую с самооценкой по степени уверенности и не влияют на процесс принятия решений; они могут являться важной функциональной частью пользовательского интерфейса, но не исследовательского.   

Аннотация:

 

Решена задача повышения качества интеллектуального поиска в корпусе документов образовательных учреждений, включающем учебные планы, рабочие программы дисциплин и нормативные акты. Классические архитектуры подхода «генерация, дополненная поиском» (Retrieval-Augmented Generation, RAG), основанные на единственном модуле поиска по обычному тексту, демонстрируют низкую точность работы на документах, включающих таблицы, логические связи между сущностями и строгие формулировки нормативных документов. Предложена адаптивная RAG-архитектура из четырех слоев, каждый из которых учитывает специфику хранения данных в подобных документах. Результаты показали, что учет структуры документов и адаптивная маршрутизация запросов существенно повышают фактическую корректность ответов. Предложенная архитектура может быть использована при проектировании интеллектуальных ассистентов для административных и учебно-методических сервисов высших учебных заведений.

Аннотация:

Рассмотрена проблема координации разнородных программных средств в гетерогенных средах распределенного запуска приложений. Ручное конфигурирование параметров запуска для вновь устанавливаемых программ на вычислительный кластер (таких как ключи командной строки, значения переменных окружения и настройки конфигурационных файлов) создает серьезные трудности для исследователей предметных областей из-за больших объемов служебной информации и необходимости сохранения и агрегации информации в некотором фиксированном формате. Предложен метод автоматизированного извлечения параметров запуска, базирующийся на гибридной архитектуре обучения нейронной сети, сочетающей генерацию обучающей выборки большими языковыми моделями и последующее дообучение компактного трансформерного энкодера. Реализация подхода исключает зависимость от дорогостоящих графических ускорителей за счет применения методики низкоранговой адаптации (Low-Rank Adaptation) для моделей размером до 1 млрд параметров, что обеспечивает возможность выполнения модели (инференса) на обычных центральных процессорах управляющих узлов. Для формализации качества извлечения разработана двухкомпонентная метрика, агрегирующая структурную корректность выходной JSON-схемы (наличие в полученных данных обязательных полей, типов параметров программы) и семантическую точность значений параметров (соответствие описания в документации). Экспериментальная оценка метода ориентирована на корпус документации программных пакетов (man-страницы, README). Результаты проектирования подтверждают возможность аппроксимации процесса анализа документации компактной моделью, что способствует автоматизации жизненного цикла развертывания программного обеспечения и снижению ошибок управления потоками задач в распределенных вычислительных комплексах.

Аннотация: Проанализированы методы решения задач, базирующиеся на основной интегральной формуле Грина. Предложены новые методы решения задачи с оператором смешанного типа в неограниченной области. На основе этих методов созданы программы для решения задач с оператором смешанного типа. Приведены результаты вычислительных экспериментов, показывающие корректность применения методов.