Standard

ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ. / Вакушин, Александр Александрович; Клебанов, Борис Исаевич.
в: Инженерный вестник Дона, № 2 (110), 2024, стр. 624-636.

Результаты исследований: Вклад в журналСтатьяРецензирование

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{5805224302b5468c89c140d6ed71bbe5,
title = "ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ",
abstract = "Современный цикл создания имитационных моделей не обходится без аналитиков, моделистов, разработчиков и специалистов из разных областей. Существует множество известных инструментов для упрощения имитационного моделирования, в дополнение к ним предлагается использовать большие языковые модели (БЯМ), состоящие из нейронных сетей. В качестве примера в статье была рассмотрена модель GPT-4. Такие модели могут снизить затраты, будь то финансовых или временных, при создании имитационных моделей. Были приведены примеры использования GPT-4, по результатам которых делается предположение о том, что с помощью БЯМ можно заменить или существенно снизить трудоемкость использования труда большого количества специалистов и даже пропустить этап формализации. Проведена работа по сравнению процессов создания моделей и проведения экспериментов при использовании разных инструментов ИМ и результаты оформлены в сравнительную таблицу. Сравнение проведено по основным критериям ИМ. Эксперименты с GPT-4 успешно показали что создание имитационных моделей с помощью БЯМ заметно ускоряется и имеет большую перспективу в данной области.",
author = "Вакушин, {Александр Александрович} and Клебанов, {Борис Исаевич}",
year = "2024",
language = "Русский",
pages = "624--636",
journal = "Инженерный вестник Дона",
issn = "2073-8633",
publisher = "Северо-Кавказский научный центр Южный федеральный университет",
number = "2 (110)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ

AU - Вакушин, Александр Александрович

AU - Клебанов, Борис Исаевич

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Современный цикл создания имитационных моделей не обходится без аналитиков, моделистов, разработчиков и специалистов из разных областей. Существует множество известных инструментов для упрощения имитационного моделирования, в дополнение к ним предлагается использовать большие языковые модели (БЯМ), состоящие из нейронных сетей. В качестве примера в статье была рассмотрена модель GPT-4. Такие модели могут снизить затраты, будь то финансовых или временных, при создании имитационных моделей. Были приведены примеры использования GPT-4, по результатам которых делается предположение о том, что с помощью БЯМ можно заменить или существенно снизить трудоемкость использования труда большого количества специалистов и даже пропустить этап формализации. Проведена работа по сравнению процессов создания моделей и проведения экспериментов при использовании разных инструментов ИМ и результаты оформлены в сравнительную таблицу. Сравнение проведено по основным критериям ИМ. Эксперименты с GPT-4 успешно показали что создание имитационных моделей с помощью БЯМ заметно ускоряется и имеет большую перспективу в данной области.

AB - Современный цикл создания имитационных моделей не обходится без аналитиков, моделистов, разработчиков и специалистов из разных областей. Существует множество известных инструментов для упрощения имитационного моделирования, в дополнение к ним предлагается использовать большие языковые модели (БЯМ), состоящие из нейронных сетей. В качестве примера в статье была рассмотрена модель GPT-4. Такие модели могут снизить затраты, будь то финансовых или временных, при создании имитационных моделей. Были приведены примеры использования GPT-4, по результатам которых делается предположение о том, что с помощью БЯМ можно заменить или существенно снизить трудоемкость использования труда большого количества специалистов и даже пропустить этап формализации. Проведена работа по сравнению процессов создания моделей и проведения экспериментов при использовании разных инструментов ИМ и результаты оформлены в сравнительную таблицу. Сравнение проведено по основным критериям ИМ. Эксперименты с GPT-4 успешно показали что создание имитационных моделей с помощью БЯМ заметно ускоряется и имеет большую перспективу в данной области.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=63751047

M3 - Статья

SP - 624

EP - 636

JO - Инженерный вестник Дона

JF - Инженерный вестник Дона

SN - 2073-8633

IS - 2 (110)

ER -

ID: 55408259