В работе рассмотрены новые возможности организации запросов на естественном языке к научным локальным базам данных нереляционного типа. Проведенный анализ исследований, выполненных за последние годы, показал активное внедрение запросов на естественном языке к базам данных различного типа. Отмечено активное применение методов машинного обучения (нейронных алгоритмов). Показано широкое использование в последние два года большой языковой модели для подготовки запросов в различных языковых средах и областях знаний. Проведено исследование новых возможностей графовой базы данных AllegroGraph по использованию больших языковых моделей для организации поиска на естественном языке. Функционал базы данных изучен на примере системы метаданных по теплофизическим свойствам веществ в форме предметной онтологии «Термаль». Тестирование поисковых запросов в двуязычной (английская и русская) среде базы данных выявило в целом преодолимые проблемы и дает хорошие надежды на дальнейшее применение новых прикладных сервисов с использованием больших языковых моделей.

В последние годы большие языковые модели (Large Language Models, LLM) достигли значительных успехов в области обработки естественного языка и стали ключевым инструментом для решения широкого спектра прикладных и исследовательских задач. Однако с ростом их масштабов и возможностей все более острой становится проблема галлюцинаций – генерации ложной, недостоверной или несуществующей информации, представленной в достоверной форме. В связи с этим вопросы анализа природы галлюцинаций и разработки методов их выявления приобретают особую научную и практическую значимость.

В работе изучен феномен галлюцинаций в больших языковых моделях, рассмотрены их существующая классификация и возможные причины. На базе модели Flan-T5 также исследованы различия внутренних состоянии модели при генерации галлюцинаций и верных ответов. На основе этих расхождений представлены два способа детектирования галлюцинаций: с помощью карт внимания и скрытых состояний модели. Эти методы протестированы на данных из бенчмарков HaluEval и Shroom 2024 в задачах суммаризации, ответов на вопросы, перефразирования, машинного перевода и генерации определений. Кроме того, исследована переносимость обученных детекторов между различными типами галлюцинаций, что позволило оценить универсальность предложенных методов для различных типов задач.

Стремительный рост объема публикаций во всех областях геологических наук делает критически важным внедрение методов автоматизированной обработки научных текстов. Одним из наиболее перспективных инструментов для решения этой задачи выступают большие языковые модели на основе нейронных сетей. Огромный прорыв в области искусственного интеллекта за последние годы превратил такие модели в незаменимых помощников для исследователей.
Наши работы по семантическому поиску публикаций с использованием дополнительно тренированных языковых моделей и нахождения меры близости геологических текстов показали хорошие результаты. Но используемые модели оказались неспособны выполнить глубокий анализ текстов. Сравнительный анализ современных архитектур позволил нам выделить модель DeepSeek R1, относящуюся к классу систем с расширенными возможностями логического вывода. Данный тип моделей демонстрирует принципиально новый уровень качества генерации. На базе выбранной модели разработан веб-сервис, предоставляющий уникальный функционал, осуществляющий сравнительный анализ до 5 научных статей стандартного объема; поддержку мульти язычных источников (ввод текстов на английском, китайском, русском и др. языках); формирование структурированных отчетов на русском языке с выделением ключевых тезисов, противоречий и паттернов. Проведено тестирование предложенного подхода для сравнительного анализа геологических публикаций. Тестирование показало результаты, вызывающие доверие.

Для синтаксического анализа естественного языка перспективным направлением является дообучение больших языковых моделей для генерации синтаксической структуры предложения в виде скобочной последовательности формата Grammatical Relation Centered Tree (GRCT). Существующие дообученные модели демонстрируют высокие значения метрик оценки качества синтаксического анализа, однако в некоторых случаях генерируют некорректную скобочную последовательность (например, с несбалансированным числом открывающих и закрывающих скобок). В работе разработан метод, позволяющий уменьшить количество некорректно сгенерированых последовательностей. Для этого создана многоэтапная система ограничений субтокенов, генерируемых на каждом этапе работы большой языковой модели. Реализация этого метода протестирована на 4 моделях (адаптированные и неадаптированные модели размерами 4 и 8 млрд параметров) на датасете деревьев зависимостей SynTagRus. Для всех моделей количество некорректно сгенерированных последовательностей уменьшилось. Дополнительно установлено, что такие ограничения на генерацию влияют на качество собственно синтаксического анализа (может происходить повышение или понижение метрик оценки качества синтаксического анализа). Реализованная система ограничений может быть использована для повышения надежности работы любой большой языковой модели, дообученной для синтаксического анализа в формате скобочной последовательности GRCT. Полученные результаты опубликованы в открытом доступе.

В работе исследована применимость больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) для решения задачи оценки семантической близости значений слова в паре словоупотреблений, известная как Word-in-Context (WiC) с опорой на мультиязычный бенчмарк CoMeDi. Предложены новые подходы к построению автоматических WiC-систем на основе LLM, в частности, конфигурация в которой предсказания LLM корректируются по обучающей выборке, но дообучения LLM при этом не требуется. Выполнено систематическое сравнение пяти различных конфигураций WiC-систем на основе LLM с точки зрения качества и с учетом вычислительных затрат. Результаты на тестовых выборках из семи языков показали, что предложенные подходы позволяют LLM превзойти все существующие специализированные системы, установив новый уровень качества на бенчмарке CoMeDi. Тем не менее достигнутое высокое качество сопряжено со значительным ростом вычислительных затрат: системы на базе LLM требуют на несколько порядков больше вычислений по сравнению с компактными специализированными моделями (такими как XL-DURel). Настоящая работа является одним из шагов к пониманию компромисса между точностью и ресурсоемкостью при использовании современных LLM в задачах лексической семантики.

Квантование стало ключевой техникой сжатия и ускорения больших языковых моделей (LLM). Несмотря на то, что исследования низкобитного квантования активно развиваются применительно к англоязычным LLM, его влияние на морфологически богатые и разнородные по ресурсам языки, включая русский, остается изученным значительно хуже. Поэтому требуются дополнительные исследования этого вопроса в связи с развитием высокоэффективных русскоязычных и многоязычных LLM.

Мы провели систематическое исследование квантования предобученных моделей в эффективные 2.0—4.25 бита на параметр для современных русскоязычных LLM различного масштаба от 4 до 32 млрд параметров (4 B и 32 B). Экспериментальная часть охватывает как стандартное равномерное квантование, так и специализированные низкобитные форматы. Полученные результаты выявили несколько ключевых тенденций: i) устойчивость русскоязычных LLM к квантованию варьируется в зависимости от архитектуры и размера модели; ii) 4-битное квантование демонстрирует высокую надежность, особенно при использовании продвинутых форматов; iii) 3-битное и 2-битное квантования оказались наиболее чувствительными к указанным калибровки. Полученные эмпирические данные демонстрируют необходимость учета домена модели при использовании различных методов квантования.

В работе дана оценка границ применимости больших языковых моделей в редакционных задачах издательского процесса и установлен оптимальный формат взаимодействия между человеком и алгоритмическими системами.

Методологической основой исследования является сравнительный эксперимент, в рамках которого несколько популярных нейросетевых моделей (Alice AI, GigaChat, DeepSeek, Gemini и ChatGPT) выполнен статистический анализ контрольного текста на русском языке. Определялись количественные характеристики текста: числа слов, символов с пробелами и без пробелов, а также количества абзацев. Полученные результаты сопоставлялись с эталонными значениями, установленными с помощью текстового редактора MS Word, использующего детерминированный алгоритм подсчета символов.

Результаты эксперимента показали, что нейросетевые модели демонстрируют различную степень точности при выполнении задач количественного анализа текста. Основной причиной подобных ошибок являются архитектура больших языковых моделей и использование алгоритмов токенизации, которые разрывают прямую связь между символами и внутренним представлением текста в модели.

На основе полученных результатов предложена концепция гибридной архитектуры издательских информационных систем, в которой генеративные языковые модели используются для выполнения творческих и аналитических задач, а операции, требующие строгой формальной точности, передаются специализированным детерминированным микросервисам. Предложенный подход позволяет повысить надежность и предсказуемость работы интеллектуальных издательских систем.

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) прошли путь от простых N-граммных систем до современных универсальных архитектур, однако ключевым ограничением остается квадратичная сложность механизма самовнимания по длине входной последовательности. Это существенно увеличивает потребление памяти и вычислительных ресурсов, а с появлением задач, требующих рекордно длинных контекстов, создает необходимость разработки новых архитектурных решений. Поскольку для исследования предлагаемой архитектуры требуется длительное и дорогостоящее обучение полновесной сети, необходимо разработать инструмент, который позволял бы быстро дать предварительную оценку архитектуре с точки зрения внутренней памяти.

В настоящей работе предложен метод количественной оценки внутренней памяти нейросетевых архитектур на основе синтетических тестов, не требующих больших корпусов данных. Под внутренней памятью понимается объем информации, который модель способна воспроизвести без обращения к исходным входам.

Для верификации подхода разработан программный комплекс, апробированный на архитектурах GPT-2 и Mamba. Использованы задачи копирования, инверсии и извлечения значения по ключу. Проведенное сравнение по точности предсказаний, распределению ошибок и вычислительным затратам позволяет оперативно оценивать эффективность и перспективность архитектур LLM.

Предложен подход к прогнозированию показателя качества распознавания речи Word Error Rate (WER) на основе акустических характеристик сигнала и вычисления перплексии языковых моделей. Предлагаемый метод включает в себя создание разнообразных наборов аудиоданных путем применения различных типов акустических искажений к чистым речевым образцам на различных уровнях качества и разборчивости. В отличие от предыдущих работ, извлекается и анализируется полный набор речевых признаков: прогнозирование значения отношения сигнал/шум (signal-to-noise ratio, SNR), нейросетевые метрики качества звука (NISQA и др.), метрики уверенности модели распознавания речи, а также перплексия текста гипотезы ASR по языковой модели в качестве дополнительного признака для обучения единой модели прогнозирования WER.

Проведены эксперименты с использованием современных архитектур распознавания речи для демонстрации эффективности предлагаемого метода в прогнозировании WER в различных акустических условиях. Показано, что включение перплексии существенно повышает качество прогноза WER, в частности для данных, где акустические признаки слабо коррелируют с ошибками распознавания. Результаты применимы для автоматической оценки ожидаемого качества распознавания речи и фильтрации аудиовходов.

Рассмотрена задача ускорения построения точной редакторской разметки рукописных архивных текстов в рамках инкрементного цикла обучения на основе слабой расшифровки. В отличие от ранее опубликованных результатов, основное внимание уделено интеграции автоматической посткоррекции слабой расшифровки с помощью больших языковых моделей (Large Language Models, LLM). Предложен и реализован протокол применения LLM на уровне строк в режиме обучения на нескольких примерах с тщательно сконструированными промптами и контролем формата вывода (сохранение дореформенной орфографии, защита имен и числительных, запрет на изменение структуры строк). Эксперименты проведены на корпусе дневников А. В. Сухово-Кобылина. В качестве базовой модели распознавания использована строчная версия модели Vertical Attention Network. Результаты показали, что LLM-коррекция на примере сервиса ChatGPT-4o заметно улучшает читабельность слабой разметки и существенно снижает процент ошибок в словах (в нашем опыте – порядка −12 процентных пунктов), при этом не внося ухудшения в проценте ошибок в буквах. Другой исследуемый сервис – DeepSeek-R1 – показал менее стабильное поведение. Рассмотрены практические настройки промптов, ограничения (контекстные лимиты, риск «галлюцинаций») и даны рекомендации по безопасной интеграции LLM-коррекции в итерационный пайплайн разметки с целью сокращения трудозатрат эксперта-асессора и ускорения оцифровки исторических архивов.

Вопрос генерации синтетических данных для психологических исследований остается актуальным и сложным. Проблемы конфиденциальности, надежности, достоверности, валидности выводов остаются неравномерно представленными для различных областей психологии и фактически оказываются взаимосвязанными с решением вопроса использования синтетических данных в смежных науках – медицине, социологии, истории, политологии, экономике. Изучение различных психологических феноменов в рамках исследований больших социальных групп сопряжено с проблемами анализа сложно формализуемых конструктов. Под синтетическими общем виде понимают данные, искусственно сгенерированные на основе алгоритмов и моделирования.

В качестве основы настоящего исследования была выбрана классификация типов реакции на фрустрацию С. Розенцвейга. При анализе сетевого дискурса существует проблема малочисленности некоторых типов. Особенно это касается класса импунитивных реакций. В работе проанализирована возможность создания корпуса синтетических данных (на примере корпуса текстов реакций на фрустрацию), сгенерированными с помощью больших языковых моделей. При проведении экспериментов экспертами были созданы промпты и выполнена генерация примеров импунитивных реакций с помощью четырех больших языковых моделей, по 10 примеров каждого типа реакций. Была также дана проведена оценка контекстной достоверности и качества генерации. Полученные результаты позволяют определить слабые стороны генерации текстов со сложными психологическими феноменами для обучения нейросетевых моделей.

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.   

Представлен подход к разработке интеллектуального сервиса мультимодального мониторинга области наблюдения с использованием больших нейросетевых моделей. Предлагаемое решение способно анализировать разнородные данные: видеопотоки, сигналы датчиков окружающей среды (температура, влажность и пр.) и журналы событий – для получения целостной картины происходящего. В качестве основных инструментов задействованы крупные языковые и визуальные модели (например, LLaMA, MiniCPM‑V и др.), развернутые локально с помощью платформы Ollama, что обеспечивает автономную и безопасную обработку информации без необходимости передачи данных на удаленные сервера. Разработан прототип системы, работающий в офлайн-режиме и способный выявлять критические ситуации, аномальные отклонения от нормы и контекстно значимые события в наблюдаемой зоне. Описана методика формирования тестовых сценариев и проведения качественной оценки работы модели по метрикам F1-мера, Precision, Recall. Результаты экспериментов подтвердили применимость мультимодальных моделей для решения задач мониторинга: прототип успешно распознает сложные паттерны поведения и демонстрирует потенциал больших моделей в построении адаптивных и масштабируемых систем наблюдения.

Рассмотрена задача пополнения таксономий – иерархических структур для организации понятий. Предложена архитектура на основе подхода ReAct (Reasoning + Acting), позволяющая пополнять таксономию в режиме zero-shot без дообучения больших языковых моделей. Система реализована в двух сценариях: автономная навигация от корневых узлов и верификация гипотез, сгенерированных другими моделями. Эксперименты на материале диахронического датасета RuWordNet показали, что прямое исследование таксономии от корня сталкивается с ограничениями, связанными со сложностью графа (MAP@3 = 24.6%). В то же время использование системы в качестве верификатора позволило улучшить качество предсказаний базовых моделей: прирост MAP@3 составил 9.5 п.п. для FastText и 1.1 п.п. для TaxoYandexGPT-5-Lite. Ключевыми преимуществами подхода являются универсальность, отсутствие необходимости дообучения и интерпретируемость за счет явных цепочек рассуждений.

Работа посвящена проблеме применения онтологического подхода при построении датасета для оценки и сравнения систем обогащения контекста большой языковой модели с использованием графов знаний в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла. В доменной области сложно получить необходимое количество текстовых данных с формальной логической структурой для формирования оценочного набора без использования сгенерированных синтетических данных. Для исключения внесения искажений и галлюцинаций при формировании оценочного набора предложено оригинальное решение проблемы дефицита данных за счет извлечения онтологии непосредственно из файлов изделий и сборок, соответствующих стандарту STandard for Exchange of Product model data что потенциально позволяет использовать все данные об изделиях как источник для масштабирования оценочных данных. Целью работы стали создание датасета структурированных текстовых данных в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла, разработка методики оценки и реализация конвейеров обогащения контекста большой языковой модели с применением и без применения графов знаний для анализа вклада систем с извлечением структуры данных в качество генерируемых ответов. Предложен новый источник оценочных данных, разработана новая методика формирования текстовых оценочных данных с сохранением логической структуры, реализован конвейер для использования сгенерированных оценочных данных. Получены результаты оценки, подтверждающие положительный вклад систем с извлечением структурированных данных в качество генерируемых ответов в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла.

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.

Предложен нечеткий регулятор вычисления параметров скользящего окна для подготовки обучающих данных больших языковых моделей. Традиционный подход задает параметры «шаг окна» и «длина контекста» фиксированными константами, одинаковыми для всего текста, и не учитывает такие лингвистические характеристики отдельных фрагментов, как насыщенный научный текст и монотонный повторяющийся текст. Предлагаемый метод использует два автоматически вычисляемых признака фрагмента – лексическое разнообразие и среднюю длину BPE-токена. На основе алгоритма Мамдани с базой из 9 нечетко-логических правил и дефаззификацией методом центра тяжести нечеткий регулятор адаптивно вычисляет значения параметров «шаг окна» и «длина контекста» для каждого фрагмента. Предложенный подход имеет когнитивную интерпретацию, поскольку воспроизводит механизм адаптивного внимания человека при чтении, например, сложные фрагменты обрабатываются более внимательно при малом размере шага.

Представлен гибридный нейросимволический метод, который объединяет большую языковую модель (LLM) и конечный автомат (FST) для обеспечения морфологической корректности при генерации текста на агглютинативных языках.
Система автоматически извлекает правила из корпусных данных: для локальных примеров словоформ LLM формирует цепочки морфологического разбора, которые затем агрегируются и упорядочиваются в компактные описания правил морфотактики (LEXC) и выбора алломорфов (regex). На этапе генерации LLM и FST работают совместно: если токен не распознается автоматом, LLM извлекает из контекста пару «лемма + теги», а FST реализует корректную поверхностную форму. В качестве набора данных использован корпус художественной литературы (~1600 предложений). Для списка из 50 существительных извлечено 250 словоформ. По предложенному алгоритму LLM сгенерировала 110 контекстных regex-правил вместе с LEXC-морфотактикой, на основе чего был скомпилирован FST, распознавший 170/250 форм (~70%). В прикладном тесте машинного перевода на подкорпусе из 300 предложений интеграция данного FST в цикл LLM повысила качество с BLEU 16.14 / ChrF 45.13 до BLEU 25.71 / ChrF 50.87 без дообучения переводчика. Подход применим к иным частям речи и другим агглютинативным и малоресурсным языкам, где он может быть использован для наполнения словарных и грамматических ресурсов.

Рассмотрены актуальные проблемы наукометрии, возникающие на фоне роста публикационной активности и широкого внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта. Проанализирован существующий наукометрический инструментарий анализа научной деятельности, подразделяемый на количественные метрики и методы картографирования науки (анализ сетей цитирований, академическая генеалогия, семантический анализ и др.). Сделана попытка преодоления ограничений традиционного цитатного анализа, таких как «семантическая слепота» и уязвимость к манипуляциям. В качестве возможного решения предложена концептуальная модель, в которой единицей анализа выступает не публикация в целом, а отдельное «ключевое утверждение». Такой подход предполагает фиксацию не только содержания тезиса, но и его типа, области релевантности и характера связей с другими утверждениями (подтверждение, опровержение, уточнение, обобщение и т. д.). В контексте данного подхода предложены принципы расчета модифицированных наукометрических метрик.

Представлены результаты апробации предложенной модели на массиве из 728 статей журнала «Информатика и образование» (2016–2025 гг.). С использованием больших языковых моделей проведен анализ, результаты которого показали, что ретроспективное извлечение утверждений сталкивается с трудностями, связанными со сложившейся культурой научной коммуникации; поэтому отмечено преимущество самостоятельного формулирования ключевых утверждений (как особого типа метаданных) непосредственно авторами публикаций. Намечены возможные пути развития концепции «эмбеддинг-пространства знаний», которая в перспективе могла бы дополнить существующие подходы анализа динамики развития научных идей и теорий.

Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

Представлен новый русскоязычный корпус с разметкой кореференции HaRuCo (Habr Russian Coreference Corpus). В качестве основы для корпуса взяты научно-популярные статьи, относящиеся к предметной области «Компьютерная лингвистика». Предложена методика разметки кореференции для текстов узких предметных областей, которая включает четыре основных этапа: синтаксический анализ текста; сборку именных групп и выделение местоимений для построения упоминаний (спанов); классификацию упоминаний классами предметной области; кластеризацию упоминаний в соответствии с цепочками кореферентно-связанных спанов. Аннотирование кореферентных связей осуществлено с применением синтаксического парсера и большой языковой модели, оно прошло ручную проверку и корректировку. Созданный корпус включает 3727 сущностей, 9905 упоминаний и 2683 кореферентных цепочек. Он может быть использован для обучения и оценки моделей разрешения кореференции для русского языка.

Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

Сложность задачи извлечения аргументативных структур связана с такими проблемами, как выделение аргументативных сегментов, прогнозирование дальних связей между неконтактными сегментами, обучение на данных, размеченных с низкой степенью согласованности между аннотаторами. В настоящей работе рассмотрен подход к извлечению аргументативных отношений из достаточно больших текстов, относящихся к области научной коммуникации. Проведен сравнительный анализ методов тонкой настройки с использованием предобученной языковой модели типа Longformer, позволяющей учитывать длинные контексты, и двух методов, позволяющих учитывать расхождения аннотаторов в разметке аргументов за счет использования так называемых мягких меток, полученных путем равномерного сглаживания меток и усреднения экспертных оценок. Эксперименты проводились на четырех наборах данных, содержащих положительные и отрицательные примеры пар утверждений (посылка, заключение) и различающихся способами сегментации и средним размером текста. Наилучшие результаты получены на модели с усреднением экспертных оценок. В то же время отмечено, что модель, использующая сглаженные метки, также повышает точность классификаторов, но ухудшает полноту.

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

Обобщен ранее разработанный конвейер обогащения новостных статей структурированными метаданными и представлена его обновленная конфигурация, в которой GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) – языковая модель от компании OpenAI – заменен на открытую модель Qwen-Coder. Новая версия, как и ранее, использует набор из 400 страниц, отобранных через Google News, и остается совместимой с Google Rich Results Test. Эксперименты показали, что качество, сопоставимое с GPT-3, достижимо при локальном запуске на типовом офисном настольном компьютере (CPU, без GPU). Установлено, что замена, указанная выше, снижает зависимость от платных облачных сервисов и обеспечивает более высокую производительность по сравнению с GPT-версией; дана оценка сходства результатов обогащения для Qwen-Coder относительно базовой реализации на GPT-3. Предложенные инструменты снижают порог внедрения семантической разметки и расширяют ее практическое применение, в том числе в цифровой журналистике.