Методи та засоби багатоетапної генерації семантично коректних текстів

Abstract

Дисертація присвячена розробці методів та засобів багатоетапної генерації семантично коректних текстів за допомогою великих мовних моделей. На сьогоднішній день залишається невирішеною задача узгодження мовних моделей, або у широкому розумінні проблема контролю над штучним інтелектом. Вона полягає у тому, що моделі формально вирішують задачу, але не так, які очікують від них дослідники. Також залишається проблема із непослідовністю мовних моделей, тобто вони можуть генерувати висловлювання, що суперечать за змістом. Було поставлено задачу покращити консистентність знань великих мовних моделей через повторну перевірку згенерованого тексту, що має на меті покращити узгодження та зменшити кількість суперечливих висловлювань мовних моделей. The dissertation is devoted to the development of methods and means of multistep generation of semantically correct texts using large language models. Currently the problem of aligning language models, or in a broad sense the problem of control over artificial intelligence, remains unsolved. It consists in the fact that the models formally solve the problem, but not in the way that researchers expec from th m. There is also the problem of inconsistency of language models, they can generate statements that are inconsistent in content. The goal was to improve the consistency of the knowledge of large language models through revalidation of the generated text, which aims to improve alignment and reduce the number of conflicting statements of language models.